Tudo o que você precisa saber sobre a atualização do curso R Analytics



Este blog de analítica R discute as atualizações do curso Data Analytics with R da Edureka. Este curso de análise de dados R prepara você para as carreiras em Ciência de Dados e Big Data.

Aqui estão algumas ótimas notícias! Nosso curso Data Analytics with R foi atualizado para acompanhar as rápidas mudanças na indústria de análise. O curso de análise R agora vem com módulos e recursos que o ajudarão a dominar as ferramentas e técnicas que são usadas rotineiramente na indústria.





Esta atualização de curso chega em um momento em que o R emergiu como uma linguagem de programação popular que está sendo cada vez mais adotada por empresas por sua riqueza de pacotes, recursos de computação estatística e técnicas gráficas. É também o idioma preferido para cientistas de dados, e o aprendizado de análise de dados com R o ajudará a embarcar em um caminho de aprendizado de ciência de dados. Não pode haver dúvida de que a programação R pode ser sua porta de entrada para uma carreira de análise de sucesso! Tendo isso em mente, nossa análise de dados com atualização do curso R foi projetada para equipá-lo com as melhores habilidades analíticas do setor e prepará-lo para aproveitar ao máximo as oportunidades de carreira que surgirem em seu caminho.

Recursos atualizados do curso R Analytics

O já poderoso curso de análise R agora foi ainda mais reforçado para incluir “dplyr”, filtragem colaborativa, medidas estatísticas associadas ao agrupamento k-means e conceitos de árvore de decisão. Aqui estão os recursos do curso atualizado em detalhes:



  1. Introdução a vários tópicos como Business Intelligence, Business Analytics, Dados, Informação, Hierarquia da informação.
  2. Usando o pacote R “dplyr” em junções semelhantes a SQL.
  3. Explicações exaustivas para medidas estatísticas associadas ao agrupamento de k-médias, como cluster, centros, totss, withinss, tot.withinss e betweenss.
  4. Filtragem Colaborativa - Filtragem Colaborativa com Base no Usuário (UBCF), Filtragem Colaborativa com Base no Item (IBCF).
  5. Conceitos de árvore de decisão como função de impureza, índice de Gini, poda, entropia em detalhes.
  6. Você também poderá trabalhar em projetos práticos de análise de cesta de compras e segmentação de clientes, usando árvores de decisão, floresta aleatória e conceitos de regressão logística.

Além disso, a atualização do curso oferece treinamento bônus na forma de vídeos individualizados sobre os seguintes tópicos:

  1. Análise de cesta de compras
  2. Estudo de caso de segmentação

Por que aprender programação R?

R é uma linguagem e ambiente para computação estatística e gráficos e é altamente extensível. É uma linguagem poderosa que fornece uma ampla variedade de técnicas estatísticas, como modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de série temporal, classificação, agrupamento e recursos gráficos. R permite que os usuários gerenciem e analisem dados com o Hadoop com o utilitário RHadoop em que o Hadoop será usado como armazenamento de dados e “R” para análises. R vence SAS em capacidade estatística, capacidade gráfica, custo e rico conjunto de pacotes, entre outros motivos.

Conhecimento estatístico elementar e aptidão quantitativa e afinidade com os números são os pré-requisitos para você começar a aprender programação R. Até mesmo profissionais com experiências não relacionadas a TI, como Marketing, Vendas e Economia, que desejam fazer carreira em análise, podem aprender R. É também a habilidade mais recomendada para aspirantes a Ciência de Dados.



O Edureka R Analytics Course foi especialmente curado por especialistas do setor para ajudá-lo a aprender habilidades essenciais de R, como carregamento de dados, manipulação de dados, análise exploratória de dados, visualização de dados, técnicas de regressão, análise preditiva, mineração de dados, análise de sentimento e uso de R's ferramentas de programação. Confira as próximas datas do lote R .

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