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          “R語言”相關課程

          • 數據分析之R語言實戰視頻教程
            36課時 10024 4.2分
            本課程結合大量的案例,讓學習者可以快速掌握數據分析技能,并利用R實現各種數據挖掘模型的建立。學習完本課程,學習者能達到以下目標:1)掌握用R進行數據處理的能力;2)用R進行描述性統計分析和數據圖形化;3)缺失值的清洗能力;4)用R語言建立數據挖掘模型;5)用R搭建自...
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          • R語言數據分析實戰系列視頻課程
            26課時 1217 暫無評分
            R語言是個開源項目,具有強大的統計計算及制圖能力,是大數據分析必備的工具,支持Window/MAC/linux系統,R語言正在被大多數數據分析師作為數據分析主要工具。學習收獲:快速掌握R語言作為數據處理分析工具,囊括數據獲取,處理分析和結果呈現,大大提升數據處理分析效率。
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          • R語言數據分析基礎視頻課程
            28課時 6357 4.7分
            掌握R語言中的語法和基本知識、R語言統計基礎知識、方差分析、線性回歸分析和回歸分析診斷,以及繼續深入學習R語言的方法。
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          數據分析之R語言實戰視頻教程

          36課時

          10024

          本課程結合大量的案例,讓學習者可以快速掌握數據分析技能,并利用R實現各種數據挖掘模型的建立。學習完本課程,學習者能達到以下目標:1)掌握用R進行數據處理的能力;2)用R進行描述性統計分析和數據圖形化;3)缺失值的清洗能力;4)用R語言建立數據挖掘模型;5)用R搭建自己的app等核心技能。
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          R語言實戰之行業案例分享視頻課程

          17課時

          1450

          通過本課程學習,提升知識點綜合應用能力。通過不同行業案例的分享,掌握數據挖掘在實際業務數據中的方法論,達到舉一反三,進而能將挖掘技術應用到自己實際數據中去。
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          模塊一:R語言快速上手

          19課時

          11401

          從零開始,R語言基礎包括R和Rstudio工具的介紹和安裝,如何查找幫助文檔和安裝使用擴展包等。學習完此課程,將掌握以下技能: 1、掌握R語言的基本知識 2、掌握擴展包的安裝及使用 3、掌握各種數據對象的創建及操作 4、掌握數據子集提取
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          R語言之利用shiny框架快速搭建數據挖掘平臺原型視頻課程

          25課時

          2812

          通過本課程學習,掌握shiny及shinydashboard包的知識點,通過實際案例詳解讓學員達到自行搭建網頁app應用的能力。
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          R語言數據分析實戰系列視頻課程

          26課時

          1217

          R語言是個開源項目,具有強大的統計計算及制圖能力,是大數據分析必備的工具,支持Window/MAC/linux系統,R語言正在被大多數數據分析師作為數據分析主要工具。學習收獲:快速掌握R語言作為數據處理分析工具,囊括數據獲取,處理分析和結果呈現,大大提升數據處理分析效率。
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          R語言數據分析數據挖掘應用系列視頻課程

          18課時

          738

          了解數據挖掘目的,挖掘流程,學習數據挖掘的技術及算法,以及數據挖掘實際應用案例。 學習收獲:掌握大數據挖掘流程,及常見的算法應用,數據預處理,回歸模型和決策樹應用等
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          股市中的R語言量化算法模型——均值回歸模型

          3課時

          685

          指導用戶了解量化投資的操作思路,及R語言建模過程。用R語言創建均值回歸模型,發現金融市場的規則,找到投資機會
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          R語言實戰之數據探索視頻課程

          19課時

          4655

          了解數據探索的重要性,掌握缺失值的識別及利用常用算法(線性回歸插補、隨機森林插補)等方法對缺失值進行還擦不,掌握異常值的判定方法及R語言實現,對數據間的關系進行量化,并對相關系數進行可視化展示。
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          大道至簡:利用R語言玩轉精準數據挖掘視頻課程

          13課時

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          本課程結合講師的學習和工作經驗,把R語言和數據挖掘的基本知識和重點難點很好的結合,注重學以致用,按照由深入淺的方式,層層推進使得學員拾階而上的逐級掌握相關內容。學習完課程可以掌握:、聚類分析、關聯規則算法、KNN近鄰算法、決策樹算法、其他機器學習算法的基本原理及R語言實現。
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          R語言可視化數據挖掘工具:Rattle從入門到精通視頻課程

          22課時

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          通過本課程的學習,能掌握Rattle工具的使用,將Rattle應用到日常的數據挖掘和數據可視化的工作中,并能通過日志的記錄掌握R語言的實現腳本,對學員的R語言編程能力有很大的提升。
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          R語言從入門到精通系列之數據導入實戰視頻課程

          27課時

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          掌握各種外部數據導入R語言的技能,包括文本文件數據(txt、csv、非結構化數據),重點講解了excel數據的導入技巧以及R與MySQL數據庫的連接的詳細案例演示,最后講解了多種網絡爬取技術,為以后的數據爬蟲打下堅實基礎。
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          R語言知識體系概覽視頻課程

          4課時

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          讓R語言入門新手了解,要想學好R,**的難點不在于語言本身,而在于使用者的知識基礎和綜合運用的能力。本視頻介紹如何能高效地學習R語言,包括了3個方面內容,基礎學科知識,業務知識,IT編程能力。
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          如何用R語言進行量化分析

          3課時

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          讓聽眾明白為什么我要用R來做量化投資,用R語言做量化投資優勢在什么地方,以及如何用R語言進行量化分析。以案例形式,給聽眾展示R語言的量化模型的構建過程。
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          R語言金融量化投資教學視頻課程---二條均線打天下

          4課時

          432

          讓聽眾了解R語言的與眾不同,及R語言的應用場景。用R語言實現二條均線策略,給用戶展示均線模型實例研發的全過程介紹,實現金融量化投資。
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          數據挖掘模型篇之R語言實踐視頻課程

          21課時

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          理論與實踐結合的方式,通過通俗易懂的教學方式培養學生運用R語言完成常用挖掘模型算法建立及評估,學習完課程可以掌握:線性回歸模型、聚類分析、關聯規則算法、KNN近鄰算法和主成分分析等常用的模型算法實現。針對具體的數據挖掘應用需求,能熟練抽象出可合適的數據挖掘模型,并整理出其技術實現路線。
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          機器學習及模型評估篇之R語言實踐視頻課程

          16課時

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          通過課程掌握機器學習中常用的組合方法:adaboost、bagging、隨機森林及人工神經網絡和支持向量機的基本原理及R語言實現;并利用混淆矩陣和ROC矩陣對建立的模型進行評估。
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          R語言入門基礎實戰培訓視頻課程

          22課時

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          理論與實踐結合的方式,通過通俗易懂的教學方式培養學生運用數學知識和統計軟件分析軟件R語言解決實際問題的能力,迅速熟悉R語言,并能利用R語言完成常規數據處理分析的工作。
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          大數據分析的核心基礎之R語言學習與實踐視頻課程

          20課時

          697

          1、 掌握向量的概念和使用方法2、 掌握矩陣的概念和使用方法3、 掌握數據框的概念和使用方法4、 掌握因子的概念和使用方法5、 掌握列表的概念和使用方法
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          R語言之描述性統計分析實戰視頻課程

          10課時

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          通過利用R語言進行數據的探索性分析。
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          R語言繪圖基礎培訓視頻課程

          16課時

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          通過此課程,了解R語言的繪圖基礎,熟練運用R低級繪圖函數,熟練運用R高級繪圖函數繪制圖形
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          R語言從入門到精通系列之數據對象視頻課程

          14課時

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          掌握常用的數據類型判斷方法,常用的數據對象的創建、不同對象的基本操作,數據子集的提取等。
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          R語言數據分析基礎視頻課程

          28課時

          6357

          掌握R語言中的語法和基本知識、R語言統計基礎知識、方差分析、線性回歸分析和回歸分析診斷,以及繼續深入學習R語言的方法。
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          R語言shiny應用之快速上手視頻課程

          4課時

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          本課程屬于shiny基礎入門篇,學完掌握如何將R語言所做的分析快速搭建web應用。
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          R語言從入門到精通系列之新手上路視頻課程

          12課時

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          掌握在windows和linux環境下R、RStudiod的安裝,并掌握在windows和linux環境下包的安裝方式,熟悉R語言的一些基本知識,為以后更深入學習數據挖掘和R語言打下基礎。
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          當游戲數據遇上R語言視頻課程

          1課時

          1710

          通過R語言制作LTV和ROI模型,并利用shiny包快速搭建數據分析平臺

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