R Programming - Project based

Du lærer, hvordan man programmerer i R, og hvordan man bruger R til effektiv dataanalyse. Du lærer at installere og konfigurere software, der er nødvendig for et statistisk programmeringsmiljø, og beskrive generiske programmeringssprogskoncepter, når de implementeres på et højt niveau statistisk sprog.

Denne app dækker praktiske problemer i statistisk databehandling, som inkluderer programmering i R, læsning af data i R, adgang til R-pakker, skrivning af R-funktioner, fejlretning, profilering af R-kode og organisering og kommentering af R-kode. Emner i statistisk dataanalyse vil give eksempler på arbejde.

Det er kraften i R-programmeringen, den er enkel nok til at lære, mens du går. Alt hvad du behøver er data og en klar hensigt om at drage en konklusion baseret på analyse af disse data.

Faktisk er R bygget oven på sproget S-programmering, der oprindeligt var beregnet som et programmeringssprog, der ville hjælpe den studerende med at lære at programmere, mens han leger med data.

R-programmering - Projektbaserede selvstudier Punktanvendelse inkluderer emner: -

R Programmering Grundlæggende vejledninger -
- Installation af R
- R Studio IDE
- R Fordele og ulemper
- R-pakker
- Nøgleord i R-programmering
- Operatører i R
- R-funktioner
- Strenge i R.
- R-klasser og objekter og mere

R-sætninger og R-løkker -
- R hvis erklæring
- Hvis-ellers erklæring
- Ellers hvis udsagn
- R-switch-erklæring
- R næste erklæring
- R Break Erklæring
- R For Loop
- Gentag løkke
- R mens løkke og mere

Datastrukturer i R -
- R Vector
- R lister
- R arrays
- R Matrix
- R dataramme
- R-faktorer og mere

Datainterfaces og datavisualisering
- R CSV-filer
- R Excel-fil
- R binær fil
- R JSON-fil
- R XML-fil
- R-database
- R datavisualisering
- R-cirkeldiagrammer
- R søjlediagrammer
- R Box plot
- R histogram
- R linjegrafer og mere

R regression -
- Lineær regression
- R-multiple lineær regression
- R Logistisk regression
- R Poisson Regression og mere

R Statistik -
- R Normalfordeling
- Binomial distribution
- R-klassificering
- R-Time Series Analyse
- R-tilfældig skov
- T-test i R
- Chi-Square Test
- R v / s Python og mere

R-træningsprogrammer -
R Interviewspørgsmål og svar -

App Funktioner: -

det er helt gratis.
Let at forstå.
Meget lille størrelse app.