Как прокачаться и научиться языку программирования\аналитики R? Как "прокачаться" и научиться языку программирования\аналитики R?
Какие темы выбрать, в какой последовательности, на что обратить внимание?
Что более перспективно из анализа данных в современных системах аналитики и что будет перспективно в будущем? Прогнозы?
Какие темы в математике подтянуть и наверстать для более эффективного использования с R?
Какие есть ресурсы, сайты, youtube-каналы, видеоуроки, вебинары по этой теме?
Конечно в первую очередь русскоязычные, но и английские тоже прокатят.
Как стать монстром bigdata-анализа с математическими скиллами и аналитической кармой, гуру R?
Как прокачаться и научиться языку программирования\аналитики R? Как "прокачаться" и научиться языку программирования\аналитики R?
Какие темы выбрать, в какой последовательности, на что обратить внимание?
Что более перспективно из анализа данных в современных системах аналитики и что будет перспективно в будущем? Прогнозы?
Какие темы в математике подтянуть и наверстать для более эффективного использования с R?
Какие есть ресурсы, сайты, youtube-каналы, видеоуроки, вебинары по этой теме?
Конечно в первую очередь русскоязычные, но и английские тоже прокатят.
Как стать монстром bigdata-анализа с математическими скиллами и аналитической кармой, гуру R?
Какие темы выбрать, в какой последовательности, на что обратить внимание?
Что более перспективно из анализа данных в современных системах аналитики и что будет перспективно в будущем? Прогнозы?
Какие темы в математике подтянуть и наверстать для более эффективного использования с R?
Какие есть ресурсы, сайты, youtube-каналы, видеоуроки, вебинары по этой теме?
Конечно в первую очередь русскоязычные, но и английские тоже прокатят.
Как стать монстром bigdata-анализа с математическими скиллами и аналитической кармой, гуру R?
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Для того чтобы прокачаться и научиться языку программирования и аналитики R, вам следует следовать следующим шагам:
Изучите основы языка программирования R, такие как синтаксис, переменные, операторы и функции.
Изучите работу с данными в R, включая импорт, экспорт, очистку и обработку данных.
Изучите основы статистики, такие как средние значения, медианы, стандартное отклонение и корреляция.
Изучите различные методики анализа данных, такие как регрессионный анализ, кластерный анализ и анализ временных рядов.
Изучите пакеты и библиотеки R, такие как ggplot2 для визуализации данных, dplyr для манипуляции данными и caret для машинного обучения.
Примените свои знания на практике, решая задачи анализа данных и создавая проекты в R.
Что касается перспектив в анализе данных, важно освоить навыки работы с большими объемами данных (Big Data), машинным обучением и искусственным интеллектом. Исследования показывают, что эти области будут иметь большой спрос в ближайшем будущем.
Для улучшения математических навыков вам может понадобиться изучить линейную алгебру, дискретную математику, теорию вероятностей и математическую статистику.
Относительно ресурсов и материалов для изучения R, вы можете обратить внимание на следующие ресурсы:
Coursera - платформа с курсами по аналитике данных и языку R.
DataCamp - онлайн-платформа с курсами по программированию на R и аналитике данных.
YouTube-каналы, такие как "Data School" и "R Programming" предлагают бесплатные видеоуроки по R.
Официальный сайт R Studio предлагает обучающие материалы, документацию и пакеты для работы с R.
Наконец, чтобы стать экспертом в области big data-анализа, вам следует постоянно практиковаться, решая сложные задачи и участвуя в проектах. Также важно быть в курсе последних тенденций в области анализа данных и постоянно обновлять свои знания.