PowerBIでダッシュボードを作成する方法
ここにいくつかの素晴らしいニュースがあります！ Rコースを使用したデータ分析は、分析業界の急速な変化に対応するためにアップグレードされました。 R分析コースには、業界で日常的に使用されているツールや手法を習得するのに役立つモジュールと機能が満載されています。
このコースのアップグレードは、Rが人気のあるプログラミング言語として登場し、その豊富なパッケージ、統計計算機能、およびグラフィック技術のために企業でますます採用されているときに行われます。また、データサイエンティストに推奨される言語であり、Rを使用してデータ分析を学習すると、データサイエンスの学習パスに着手するのに役立ちます。 Rプログラミングが分析キャリアを成功させるためのゲートウェイになることは間違いありません。これを念頭に置いて、Rコースアップグレードを使用したデータ分析は、業界で最もホットな分析スキルを身に付け、キャリアの機会を最大限に活用できるように設計されています。
アップグレードされたRAnalyticsコースの機能
すでにパワーパックされたR分析コースは、「dplyr」、協調フィルタリング、k-meansクラスタリングに関連する統計的測定、および決定木概念を含むようにさらに強化されています。アップグレードされたコース機能の詳細は次のとおりです。
- ビジネスインテリジェンス、ビジネス分析、データ、情報、情報階層などのさまざまなトピックの紹介。
- SQLのような結合でRパッケージ「dplyr」を使用する。
- クラスター、センター、totss、withinss、tot.withinss、betweensなどのk-meansクラスタリングに関連する統計的尺度の徹底的な説明。
- 協調フィルタリング–ユーザーベースの協調フィルタリング（UBCF）、アイテムベースの協調フィルタリング（IBCF）。
- 不純物関数、ジニ係数、剪定、エントロピーなどのディシジョンツリーの概念の詳細。
- また、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰の概念を使用して、マーケットバスケット分析と顧客セグメンテーションに関する実践的なプロジェクトに取り組むこともできます。
これらに加えて、コースのアップグレードでは、次のトピックに関する自習型ビデオの形でボーナストレーニングが提供されます。
- マーケットバスケット分析
- セグメンテーションケーススタディ
なぜRプログラミングを学ぶのですか？
Rは、統計計算とグラフィックスのための言語と環境であり、高度に拡張可能です。これは、線形および非線形モデリング、古典的な統計検定、時系列分析、分類、クラスタリング、グラフィカル機能など、さまざまな統計手法を提供する強力な言語です。 Rを使用すると、ユーザーはRHadoopユーティリティを使用してHadoopを使用してデータを管理および分析できます。ここで、Hadoopはデータストアとして使用され、「R」は分析に使用されます。 Rは、統計機能、グラフィック機能、コスト、豊富なパッケージセットなどの理由でSASに勝っています。
anglejsのファクトリとは
初歩的な統計知識と量的適性および数に対する親和性は、Rプログラミングの学習を開始するための前提条件です。分析のキャリアを築くことに熱心なマーケティング、セールス、経済学などのIT以外のバックグラウンドを持つ専門家でさえ、Rを学ぶことができます。これはデータサイエンス志望者にとって最も推奨されるスキルでもあります。
Edureka R Analyticsコースは、データの読み込み、データ操作、探索的データ分析、データの視覚化、回帰の手法、予測分析、データマイニング、感情分析、Rの使用法など、Rの基本的なスキルを学ぶのに役立つ業界の専門家によって特別にキュレーションされています。プログラミングツール。今後のRバッチの日付を確認してください 。
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