Scientifique de données associé en R

Apprenez à utiliser R pour la science des données, de la manipulation des données à l'apprentissage automatique, et acquérez les compétences R nécessaires pour réussir en tant que scientifique des données. Au fur et à mesure que vous progresserez dans les cours de cette filière, vous découvrirez comment l'apprentissage de la science des données avec R peut vous aider à importer, nettoyer, manipuler et visualiser des données. R est un langage polyvalent pour tout professionnel des données ou chercheur en herbe, et en apprenant les compétences essentielles, vous développerez une base solide pour votre parcours dans la science des données. Grâce à des exercices interactifs, vous pourrez vous familiariser avec certains des packages R les plus populaires, notamment les packages tidyverse tels que ggplot2, dplyr et readr. Vous travaillerez avec des ensembles de données réels, vous écrirez vos propres fonctions et vous apprendrez les techniques statistiques et d'apprentissage automatique fondamentales. Commencez ce parcours, développez vos compétences en programmation R et en science des données, et commencez votre voyage pour passer en toute confiance la certification Associate Data Scientist in R et vous épanouir en tant que data scientist.

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Introduction à R

"Maîtrisez les bases de l'analyse de données en R : vecteurs, listes, data frames, et pratiquez avec des jeux de données réels."

4 hours

Intermédiaire R

Poursuivez votre parcours pour devenir un ninja de R en vous familiarisant avec les instructions conditionnelles, les boucles et les fonctions vectorielles.

6 hours

Introduction au Tidyverse

Commencez à explorer et à visualiser vos propres données avec tidyverse, une collection puissante et populaire d'outils de science des données au sein de R.

4 hours

Data Manipulation with dplyr

Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.

4 hours

Analyze the relative popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.

2 hours

Joining Data with dplyr

Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

4 hours

Introduction aux statistiques en R

Développez vos compétences statistiques et apprenez à collecter, analyser et tirer des conclusions précises à partir de données.

4 hours

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Learn to produce meaningful and beautiful data visualizations with ggplot2 by understanding the grammar of graphics.

4 hours

Intermediate Data Visualization with ggplot2

Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.

4 hours

Data Manipulation with R

Concepts de communication de données

3 hours

Introduction to Importing Data in R

In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

3 hours

Cleaning Data in R

Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.

4 hours

Exploring Airbnb Market Trends

Apply your importing and cleaning data and data manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

2 hours

Working with Dates and Times in R

Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.

4 hours

Importing & Cleaning Data with R

Introduction to Writing Functions in R

Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.

4 hours

R Programming

Exploratory Data Analysis in R

Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

4 hours

Introduction to Regression in R

Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

4 hours

Modeling Car Insurance Claim Outcomes

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

2 hours

Intermediate Regression in R

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

4 hours

Sampling in R

Master sampling to get more accurate statistics with less data.

4 hours

Hypothesis Testing in R

Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

4 hours

Hypothesis Testing with Men's and Women's Soccer Matches

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

2 hours

Experimental Design in R

In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

4 hours

Statistics Fundamentals with R

Supervised Learning in R: Classification

In this course you will learn the basics of machine learning for classification.

4 hours

Supervised Learning in R: Regression

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

4 hours

Unsupervised Learning in R

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

4 hours

ASSISTANT IAInscrivez-vous pour utiliser l’assistant IANotre assistant IA est gratuit pour tous les utilisateurs enregistrés. Inscrivez-vous ou connectez-vous pour accéder à l’assistant et améliorer votre expérience d’apprentissage.

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