Análise De Dados Com Certificação Da Formação R

Edureka

Descrição do Programa

Leia a Descrição Oficial

Análise De Dados Com Certificação Da Formação R

Edureka

cabeçalho

Sobre o Curso

Os Edureka Mastering dados do Google Analytics com curso de R treinamento é especialmente concebido para proporcionar o conhecimento e as habilidades necessárias para se tornar um analytics sucesso profissional. Ela começa com os conceitos fundamentais de manipulação de dados, análise exploratória de dados etc antes de passar para avançar temas como o Ensemble de árvores de decisão, filtragem colaborativa, etc.

Objetivos do Curso

Após a conclusão dos Edureka Mastering dados do Google Analytics com claro R, você deve ser capaz de:

  1. Compreender conceitos em torno de Business Intelligence e Business Analytics
  2. Explorar sistemas de recomendação com funções como Associação Portaria de Lavra, filtragem colaborativa baseada no usuário e filtragem colaborativa baseada em item entre outros
  3. Aplicar várias técnicas de aprendizado de máquina supervisionado
  4. Realizar análise de variância (ANOVA)
  5. Saiba onde usar algoritmos - árvores de decisão, de regressão logística, Support Vector Machines, técnicas de ensemble, etc.
  6. Use vários pacotes em R para criar tramas de fantasia
  7. Trabalhar em um projeto de vida real, a implementação de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado e sem supervisão para obter insights de negócios

Quem deve ir para este curso?

Este curso é destinado a todos os estudantes e profissionais que estejam interessados ​​em trabalhar na indústria analytics e estão interessados ​​em melhorar suas habilidades técnicas com exposição a práticas de ponta. Este é um bom curso para todos aqueles que são ambiciosos para se tornar "analistas de dados 'no futuro próximo. Este é um curso deve aprender para profissionais de Matemática, Estatística ou o fundo Economia e interessado em aprender Business Analytics.

Quais são os pré-requisitos para este curso?

Os pré-requisitos para a aprendizagem dos Dominando Dados Analytics com R 'incluem conhecimentos básicos de estatísticas. Nós fornecemos um curso gratuito "Estatísticas Essentials para R" para todos os participantes que se inscreverem para os dados Analytics com R Training. Este curso ajuda você a retocar suas habilidades de estatísticas.

Trabalho de Projecto

Para o final do curso, você estará trabalhando em um projeto ao vivo. Você pode escolher qualquer um dos seguintes como seu trabalho do projeto:

Projeto # 1: Análise de sentimento de Twitter de dados

indústria: Mídia social

Descrição : Uma empresa de equipamentos esportivos está planejando marcar-se, colocando o seu logotipo da empresa na camisa de um time IPL. Nós assumimos que qualquer equipe que é mais popular no twitter vai dar um bom ROI. Assim, avaliamos duas equipas diferentes de IPL com base em sua popularidade da mídia social e da equipe que é mais popular no Twitter serão escolhidos para aprovação marca. Os dados a serem analisados ​​é transmitido ao vivo a partir do Twitter e análise de sentimento é realizada sobre o mesmo. A saída final envolve um lote visualização comparáveis ​​de ambas as equipas, de modo que o vencedor claro pode ser visto.

As seguintes idéias precisam ser calculadas:

  1. estabelecimento da conexão com o Twitter usando o pacote do twitter. E realizar a autenticação usando a função de aperto de mão.
  2. tweets de importação do punho do twitter oficial das duas equipes utilizando a função SearchTwitter.
  3. Prepare uma função sentimento em R, que terá os argumentos e encontrar a sua pontuação negativa ou positiva.
  4. Pontuação contra cada tweet deve ser calculado.
  5. Comparar os escores de ambos os times e visualizá-lo.

Projeto # 2: Análise Dados de Censo

indústria: Dataset governo

Descrição : Analisar os dados do censo e prever se o resultado for superior a US $ 50 mil por ano. Siga ponta a ponta processo de modelagem envolvendo:

  1. Realizar análise exploratória de dados e estabelecer hipótese dos dados.
  2. Teste para Multi col-linearidade, lidar com valores discrepantes e tratar os dados em falta.
  3. Criar formação e validação de conjuntos de dados usando estratificada aleatória Amostragem (SRS) de dados.
  4. Modelo de classificação Fit no conjunto de treinamento (Regressão Logística / Árvore de Decisão)
  5. Executar a validação dos modelos (curva ROC, Confusão Matrix)
  6. Avaliar e congelar o modelo final.

Recursos adicionais:

Aqui está a lista de alguns estudos de caso adicionais que você vai entrar em edureka para uma compreensão mais profunda de aplicativos R.

Estudo # 1: Análise de Mercado Basket

Indústria: Varejo - CPG

Descrição: Análise de Cesta de mercado é feito para ver se há combinações de produtos que, frequentemente co-ocorrem em transações. A análise dá pistas sobre o que um cliente pode ter comprado se a idéia tivesse ocorrido a eles. Isso é feito usando as "Regras de Associação" em dados em tempo real. Neste estudo de caso, você deve compreender os vários métodos para encontrar associações útil em grandes conjuntos de dados usando medidas de desempenho estatísticos. Você também vai aprender a gerir as peculiaridades de trabalhar com dados de transação.

Conjunto de dados: O conjunto de dados usado aqui é de uma mercearia super com 9835 linhas de dados de fluxo livre, sem quaisquer etiquetas.

Estudo # 2: Segmentação de Clientes estratégica para o comércio retalhista

Indústria: E-Commerce, Comércio

Descrição: Neste estudo de caso, vamos considerar o conjunto de dados de uma empresa de varejo online sediada no Reino Unido durante os últimos dois anos. O objetivo deste estudo de caso é fazer segmentação de clientes neste conjunto de dados. Para este exercício, vamos utilizar do cliente valores monetários (RFM) recência, frequência e. A partir destes três valores derivados, vamos segmento de toda a base de clientes e vai gerar insights sobre o conjunto de dados fornecido para fazer a segmentação de clientes utilizando a Análise de Agrupamento baseado RFM Modelo.

Conjunto de dados: compreende 0,5 milhões de registros e 8 variáveis. Cada registro é para um pedido on-line colocada pelo cliente.

Estudo # 3: Preços Analytics e elasticidade-preço

Indústria: varejo

Descrição: A varejista está planejando vender um novo tipo de queijo em algumas de suas lojas. Este é um projecto-piloto para o varejista e com base nos dados recolhidos durante esta fase piloto, varejista quer entender algumas coisas. Para promover as vendas de queijo, o varejista está planejando para dois tipos diferentes de dentro da loja Publicidade:

  1. Queijo como um produto natural
  2. Queijo como um produto cuidar da família

Agora o retalhista quer saber:

  1. Que na loja propaganda tema é melhor e dando melhor as vendas de queijo na loja?
  2. Como as vendas de queijo está reagindo à sua mudança de preço elasticidade ou seja, preço?
  3. Qual é o impacto das mudanças de preços de outros produtos da mesma loja (por exemplo, Ice-cream e leite) sobre as vendas de queijo ou seja, a elasticidade cruzada de preços.
  4. Qual deve ser o melhor preço do queijo para maximizar as vendas e, em seguida, fazer previsão de vendas.

Conjunto de dados: O conjunto de dados utilizado neste estudo de caso terá as seguintes colunas -

  1. Preço de queijo
  2. As vendas de queijo
  3. método de publicidade para o queijo (ou como um produto natural ou como um produto da família)
  4. Preço do sorvete
  5. Preço do leite

Estudo # 4: Aplicação Clustering usando brilhante

Indústria: Bens de consumo embalados

Descrição: Brilhante transformar suas análises em aplicações web interativas, é uma estrutura de aplicativo web para R. O conjunto de dados que estamos usando neste estudo de caso relaciona-se com os clientes de um distribuidor grossista. Compreende, a despesa anual em unidades monetárias (MU) em diversas categorias de produtos. Com esses dados, queremos criar uma aplicação brilhante baseado na web que pode clientes do segmento de atacado distribuidor com base no parâmetrô passado através ui.r

Conjunto de dados: O conjunto de dados utilizado neste estudo de caso tem 440 linhas de dados e tem os seguintes atributos em colunas -

  1. Canal
  2. Região
  3. Fresco
  4. leite
  5. mercearia
  6. Congeladas
  7. Detergents_Paper
  8. Delicatessen

Por que aprender Dados Analytics com R?

Os dados do Google Analytics com treinamento R certifica-lo a dominar a ferramenta Analytics mais popular. "R" ganha em capacidade estatística, capacidade gráfica, custo, rico conjunto de pacotes e é a ferramenta mais preferido para cientistas de dados. Abaixo está um blog que irá ajudá-lo a compreender o significado de R e Ciência de dados:

www.edureka.co/blog/r-programming-for-data-science

Características do curso

Classes Online: 24 horas

12 aulas ao vivo de 2 horas cada por profissionais da indústria

Atribuições: 30 hrs

guias de assistência / pessoal de instalação para configurar o ambiente necessário para Projetos / Projectos

Projeto: 25 Hrs

projeto ao vivo no Data Analytics utilizando técnicas de regressão, Predictive Analytics, Data Mining, etc.

Acesso Lifetime

acesso vitalício ao sistema de gestão de aprendizagem, incluindo gravações de classe, apresentações, amostras de código e projetos

24 x 7 Suporte

o acesso da vida à equipe de suporte (24/7) na resolução de consultas durante e após a conclusão do curso

Seja certificado

Edureka certificadas »Analista de Dados 'com base no seu desempenho do projeto, revisado por nosso painel de especialistas

Essa escola oferece programas em:
  • Inglês
Duração e Preço
Este curso é Online
Start Date
Data inicial
Inscrições abertas
Duration
Duração
12 dias
Meio Período
Período integral
Locations
India - India Online
Data inicial : Inscrições abertas
Prazo para inscrição Solicitar Informações
Data de conclusão Solicitar Informações
Dates
Inscrições abertas
India - India Online
Prazo para inscrição Solicitar Informações
Data de conclusão Solicitar Informações