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課程簡介

第一天:語言基礎

  • 課程簡介
  • 關於資料科學
    • 資料科學定義
    • 進行資料科學的過程。
  • 介紹 R 語言
  • 變數與類型
  • 控制結構(迴圈 / 條件判斷)
  • R 純量、向量和矩陣
    • 定義 R 向量
    • 矩陣
  • 字串與文字處理
    • 字元資料類型
    • 檔案輸入輸出
  • 列表
  • 函式
    • 介紹函式
    • 閉包
    • lapply / sapply 函式
  • 資料框
  • 各章節實驗練習

第二天:進階 R 程式設計

  • 資料框與檔案輸入輸出
  • 從檔案讀取資料
  • 資料準備
  • 內建資料集
  • 視覺化
    • Graphics 套件
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / 散佈圖
    • 熱力圖
    • ggplot2 套件 (qplot(), ggplot())
  • 使用 Dplyr 進行探索
  • 各章節實驗練習

第三天:R 高階程式設計

  • R 統計建模
    • 統計函式
    • 處理 NA 值
    • 分佈(二項分佈、蒲松分佈、常態分佈)
  • 迴歸
    • 介紹線性迴歸
  • 推薦系統
  • 文字處理(tm 套件 / 詞雲)
  • 叢集分析
    • 叢集分析介紹
    • KMeans
  • 分類
    • 分類介紹
    • 樸素貝氏(Naive Bayes)
    • 決策樹
    • 使用 caret 套件進行訓練
    • 演算法評估
  • R 與大數據
    • 連接 R 到資料庫
    • 大數據生態系
  • 各章節實驗練習

最低要求

  • 建議具備基礎程式設計背景

環境設定

  • 一台現代化筆記型電腦
  • 安裝最新版本的 R studio 以及 R 環境
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (7)

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