完美诠释R语言

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08-14 01:35

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完美诠释R语言 炼数成金-数据分析展现与R语言15周完整版 R语言视频教程

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的, 在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。R既是功能强大的统计和分析软件， 同时也是完美的数据可视化制作工具，丰富的图形函数和外置包，几乎无限的扩展能力，使到我们的想象空间永远都不会达到上限 2011年统计的数据分析软件使用率情况，R语言多项雄踞首位，是最热门的分析利器 《数据分析、展现与R语言》课程介绍如下： 本课程糅合了之前所开的《数据分析与R语言》《R语言进阶——数据展现》两门课的精华，去除部分较为艰涩的内容，增加更具有实战价值的知识，是过往有关课程的升级改进版。在进度上，把较难掌握的算法和建模部分与相对较为容易的数据展现部分相间，使到学习者有更多的时间去理解吸收建模知识，这也是通过过往课程得出来的经验，有望可以达到更好的学习效果。 授课对象： 这是一门数学+IT的课程，适合已经有一定的IT基础，但对数据分析行业尚不了解的朋友进修学习。 授课时间： 本期期课程预计2014年12月22日开课，预计课程持续15周 授课讲师： tigerfish，ITPUB创始人，中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库专家，数据分析专家，有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。 学习收获预期： 算法有一定的了解，有一定的使用R语言解决问题的能力，并且熟练地使用R做出精美的图表 ——————-课程目录——————- 1 基础数据分析知识，包括一些概率统计里的概念、术语，和基本统计量的计算方法等。2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法，以及有关的各种领域里的实际应用案例分析 3 世界最流行的开源数据分析软件R及其编程方法 4 数据展现，介绍R及其强大的图表功能 第1课 R语言基础：R简介，变量，向量，数组，矩阵，数据框，读写文件，控制流 第2课 R语言基础：R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算 第3课 预知未来的回归模型：随机变量，密度函数，一元线性回归模型 第4课 预知未来的回归模型：多元线性回归模型 第5课 数据展现：基本制图函数综述 第6课 预知未来的回归模型：logistic回归，广义线性回归，非线性回归 第7课 数据展现：理解关键制图参数 第8课 挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析 第9课 数据展现：散点图 第10课 万事皆选择：分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算法 第11课 数据展现：线图与时间序列谱图 第12课 数据展现：柱形图，点图，饼图，直方图 第13课 万事皆选择：聚类算法，层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法 第14课 数据展现：箱线图，热力图，等高线，地图，转换为图形文件 第15课 大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析

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08-08 02:54

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完美诠释R语言 炼数成金-数据分析展现与R语言15周完整版

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的, 在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。R既是功能强大的统计和分析软件， 同时也是完美的数据可视化制作工具，丰富的图形函数和外置包，几乎无限的扩展能力，使到我们的想象空间永远都不会达到上限 2011年统计的数据分析软件使用率情况，R语言多项雄踞首位，是最热门的分析利器 《数据分析、展现与R语言》课程介绍如下： 本课程糅合了之前所开的《数据分析与R语言》《R语言进阶——数据展现》两门课的精华，去除部分较为艰涩的内容，增加更具有实战价值的知识，是过往有关课程的升级改进版。在进度上，把较难掌握的算法和建模部分与相对较为容易的数据展现部分相间，使到学习者有更多的时间去理解吸收建模知识，这也是通过过往课程得出来的经验，有望可以达到更好的学习效果。 授课对象： 这是一门数学+IT的课程，适合已经有一定的IT基础，但对数据分析行业尚不了解的朋友进修学习。 授课时间： 本期期课程预计2014年12月22日开课，预计课程持续15周 授课讲师： tigerfish，ITPUB创始人，中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库专家，数据分析专家，有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。 学习收获预期： 算法有一定的了解，有一定的使用R语言解决问题的能力，并且熟练地使用R做出精美的图表 ——————-课程目录——————- 1 基础数据分析知识，包括一些概率统计里的概念、术语，和基本统计量的计算方法等。2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法，以及有关的各种领域里的实际应用案例分析 3 世界最流行的开源数据分析软件R及其编程方法 4 数据展现，介绍R及其强大的图表功能 第1课 R语言基础：R简介，变量，向量，数组，矩阵，数据框，读写文件，控制流 第2课 R语言基础：R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算 第3课 预知未来的回归模型：随机变量，密度函数，一元线性回归模型 第4课 预知未来的回归模型：多元线性回归模型 第5课 数据展现：基本制图函数综述 第6课 预知未来的回归模型：logistic回归，广义线性回归，非线性回归 第7课 数据展现：理解关键制图参数 第8课 挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析 第9课 数据展现：散点图 第10课 万事皆选择：分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算法 第11课 数据展现：线图与时间序列谱图 第12课 数据展现：柱形图，点图，饼图，直方图 第13课 万事皆选择：聚类算法，层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法 第14课 数据展现：箱线图，热力图，等高线，地图，转换为图形文件 第15课 大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析

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