Aprenda Por Exemplo: Estatística E Ciência De Dados Em R

Simpliv

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Aprenda Por Exemplo: Estatística E Ciência De Dados Em R

Simpliv

Ensinado por um Stanford-educado, ex-Googler e um IIT, IIM-educado ex-Flipkart analista principal. Esta equipe possui décadas de experiência prática em comércio, análise e comércio eletrônico.

Este curso é uma introdução gentil e completa para Data Science, Statistics e R usando exemplos da vida real.

Vamos analisar isso.

Gentil, ainda completo: este curso não requer um antecedente prévio de matemática ou quantitativa. Começa pela introdução de conceitos básicos, como a média, a mediana, etc. e, eventualmente, abrange todos os aspectos de uma carreira de ciência de dados (ou) analítica, desde a análise e preparação de dados em bruto para visualizar suas descobertas.

Data Science, Statistics e R: Este curso é uma introdução à Data Science and Statistics usando a linguagem de programação R. Abrange os aspectos teóricos dos conceitos estatísticos e a implementação prática usando R.

Exemplos da vida real: todo conceito é explicado com a ajuda de exemplos, estudos de caso e código fonte em R sempre que necessário. Os exemplos cobrem uma ampla gama de tópicos e variam desde o teste de A / B em um contexto de empresa de internet até o modelo de preços de ativos de capital em um contexto de financiamento quantitativo.

O que está coberto:

  • Análise de dados com R: Tipos de dados e estruturas de dados em R, vetores, matrizes, matrizes, listas, quadros de dados, leitura de dados de arquivos, agregação, classificação
  • Regressão linear: regressão, regressão linear simples no Excel, regressão linear simples em R, regressão linear múltipla em R, variáveis ​​categóricas em regressão, regressão robusta, parcelas diagnósticas de regressão parsing
  • Visualização de dados em R : lote de linha, Scatterplot, gráfico de barra, histograma, matriz Scatterplot, Heatmap, pacotes para visualização de dados: Rcolorbrewer, ggplot2
  • Estatística descritiva: média, mediana, modo, IQR, desvio padrão, distribuições de frequência, histogramas, cadernos
  • Estatísticas inferiores: variáveis ​​aleatórias, distribuições de probabilidade, distribuição uniforme, distribuição normal, amostragem, distribuição de amostragem, teste de hipóteses, estatística de teste, teste de significância

Usando fóruns de discussão

Use os fóruns de discussão sobre este curso para se envolver com outros alunos e ajudar-se mutuamente. Infelizmente, como desejamos, não é possível para nós em Loonycorn responder a perguntas individuais dos alunos :-(

Somos super pequenos e autofinanciados com apenas 2 pessoas desenvolvendo conteúdo de vídeo técnico. Nossa missão é disponibilizar cursos de alta qualidade a preços super baixos.

A única maneira de manter nossos preços baixos é * NÃO oferecer suporte técnico adicional por e-mail ou em pessoa *. A verdade é que o suporte direto é extremamente caro e simplesmente não escala.

Entendemos que isso não é ideal e que muitos estudantes podem se beneficiar desse suporte adicional. A contratação de recursos para suporte adicional tornaria nossa oferta muito mais cara, derrotando nossa finalidade original.

É um forte trade-off.

Obrigado pela sua paciência e compreensão!

Quem é o público-alvo?

  • Sim! Graduados de MBA ou profissionais de negócios que buscam passar a um papel bastante quantitativo
  • Sim! Engenheiros que querem entender as estatísticas básicas e estabelecer as bases para uma carreira na Data Science
  • Sim! Profissionais analíticos que trabalharam principalmente em análises descritivas e querem fazer a mudança para serem modeladores ou cientistas de dados
  • Sim! Pessoas que trabalharam principalmente com ferramentas como o Excel e querem aprender a usar R para análise estatística

CONHECIMENTO BÁSICO

  • Nenhum pré-requisito: começamos a partir do básico e cobre tudo o que você precisa saber. Vamos instalar R e RStudio como parte do curso e usá-lo para a maioria dos exemplos. O Excel é usado para um dos exemplos e o conhecimento básico do Excel é assumido.

O QUE APLICARÁ

  • Aproveite os pacotes R e R para ler, processar e visualizar dados
  • Compreenda a regressão linear e use-a com confiança para construir modelos
  • Compreenda as complexidades de todas as diferentes estruturas de dados em R
  • Use a regressão linear em R para superar as dificuldades de LINEST () no Excel
  • Desenhe inferências a partir de dados e apoie-os usando testes de significância
  • Use estatísticas descritivas para realizar um estudo rápido de alguns dados e apresentar resultados
Essa escola oferece programas em:
  • Inglês


Última atualização February 10, 2018
Duração e Preço
Este curso é Online
Start Date
Data inicial
Inscrições abertas
Duration
Duração
9 horas
Meio Período
Período integral
Price
Preço
19 USD
Locations
EUA - Fremont, Califórnia
Data inicial : Inscrições abertas
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Data de conclusão Solicitar Informações
Dates
Inscrições abertas
EUA - Fremont, Califórnia
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