แทร็ก
นักสถิติ ใน R
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง
กำลังฝึกอบรมทีม?
ลองใช้สำหรับธุรกิจคำอธิบายเส้นทางการเรียน
นักสถิติ ใน R
ปลดล็อกพลังของสถิติด้วย R
เป็นนักสถิติและช่วยแก้ปัญหาในโลกจริงในหลากหลายอุตสาหกรรมด้วยการเชี่ยวชาญวิธีการทางสถิติและเครื่องมือใน R ใน Track นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรวบรวม วิเคราะห์ และสรุปข้อสรุปที่แม่นยำจากชุดข้อมูลที่หลากหลาย รับประสบการณ์จริงในการสำรวจและสร้างแบบจำลองข้อมูล ตีความผลลัพธ์ และสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบได้อย่างมีประสิทธิภาพทักษะสำคัญสำหรับนักสถิติ
ตลอดทั้งเส้นทางการเรียนรู้ คุณจะพัฒนาพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านสำคัญของสถิติ รวมถึง:- ทฤษฎีความน่าจะเป็นและตัวแปรสุ่ม
- การวิเคราะห์การถดถอยและการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์
- เทคนิคการสุ่มตัวอย่างและการออกแบบแบบสำรวจ
- การทดสอบสมมติฐานและการอนุมาน
- การออกแบบและการวิเคราะห์เชิงทดลอง
- การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียน
- การวิเคราะห์ปัจจัยและตัวแปรแฝง
แก้ปัญหาซับซ้อนด้วยข้อมูลจากโลกจริง
นำความรู้ทางสถิติของคุณไปใช้เพื่อรับมือกับความท้าทายจริงในหลากหลายด้าน ทั้งธุรกิจ วิศวกรรม และวิทยาศาสตร์ เรียนรู้วิธีระบุแนวโน้ม สร้างการคาดการณ์โดยใช้ข้อมูล และมอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การทำงานกับชุดข้อมูลที่หลากหลายจะช่วยให้คุณได้รับประสบการณ์เชิงปฏิบัติที่จำเป็นเพื่อประสบความสำเร็จในบทบาทนักสถิติใช้ R เพื่อการวิเคราะห์ทางสถิติ
R เป็นภาษาโปรแกรมที่นักสถิติเลือกใช้เป็นหลัก เนื่องจากมีชุดแพ็กเกจและเครื่องมือทางสถิติที่หลากหลายอย่างมาก ในเส้นทางนี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้ความสามารถของ R เพื่อปรับเวิร์กโฟลว์ของคุณให้คล่องตัวขึ้นและทำการวิเคราะห์ขั้นสูง ตั้งแต่การจัดการข้อมูลด้วย dplyr ไปจนถึงการสร้างภาพข้อมูลด้วย ggplot2 คุณจะเชี่ยวชาญเครื่องมือสำคัญของสายงานนี้ก้าวหน้าในอาชีพของคุณในฐานะนักสถิติ
นักสถิติเป็นที่ต้องการสูงในหลายอุตสาหกรรม โดยมีโอกาสในด้านการเงิน การดูแลสุขภาพ เทคโนโลยี และอื่นๆ เมื่อจบ Track นี้ คุณจะมีทักษะและพอร์ตโฟลิโอเพื่อ:- สมัครงานตำแหน่งนักสถิติในบริษัทชั้นนำ
- ร่วมมือกับทีมข้ามสายงานเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจที่อิงข้อมูล
- สื่อสารผลการค้นพบทางสถิติให้ทั้งผู้ฟังที่เป็นสายเทคนิคและไม่ใช่สายเทคนิค
- มีส่วนร่วมในการวิจัยและนวัตกรรมล้ำสมัย
- ก้าวหน้าในอาชีพของคุณด้วยความเชี่ยวชาญที่เป็นที่ต้องการ
ข้อกำหนดเบื้องต้น
ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับเส้นทางการเรียนนี้Course
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
Course
In this course, you'll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Course
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Course
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Course
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Course
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
Course
In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Course
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Course
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Course
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Course
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Course
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Course
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
Project
Explore habitat data using factor and survival analysis tools.
Track
รับใบรับรองความสำเร็จ
เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณแชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที
ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น นักสถิติ ใน R วันนี้!
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา