R Programlama Eğitimi

R'deki factor fonksiyonu, bir örnekle birlikte yapısı, düzeylerin sırası, düzeylerin yeniden adlandırılması ve son olarak kategorik değerlerin sıralanması hakkında bilgi edinin.

R’de özellik seçimini ele alın: Rastgele Orman sınıflandırma algoritması etrafında oluşturulmuş bir sarmalayıcı olan Boruta algoritmasını ve uygulanışını keşfedin!

R kodunuzu etkili biçimde geliştirmek için kullanabileceğiniz beş faydalı ipucu: diziler oluşturmak için seq() kullanmaktan which()’i bırakmaya ve daha fazlasına!

Bir işlemi kaç kez tekrarlamak istediğinizi bildiğinizde, for döngüsü iyi bir seçenektir. Bu eğitimle for döngülerinde ustalaşın.

R fonksiyonlarının ne olduğunu, R'deki farklı fonksiyon türlerini ve R'de kendi fonksiyonlarınızı nasıl oluşturacağınızı keşfedin.

Genelleştirilmiş doğrusal modelleri (GLM) ve doğrusal modellerden nasıl farklılaştıklarını öğrenin.

Bu eğitimle GFLASSO R paketiyle grafik yapılı çoklu görev regresyonunu keşfedin!

Veri görselleştirme, veri bilimciler için temel bir beceridir. İstatistiği ve tasarımı anlamlı ve yerinde biçimlerde bir araya getirir.

Bu eğitimde H2O hakkında bilgi edinecek ve AutoML işlevselliğine göz atacaksınız.

Heteroskedastisite kavramını ve istatistiksel modellemedeki etkilerini keşfedin. Nasıl tespit edip ele alacağınızı öğrenin. Regresyon modellerinizi iyileştirme tekniklerini keşfedin.

Kümeleme, etiketlenmemiş verilerden çıkarım yapmak için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritması türü olan gözetimsiz öğrenmenin en yaygın biçimidir.

Veri bilimi için Homebrew’u keşfedin. Bu paket yöneticisini Apache Spark ve Graphviz gibi teknolojileri kurmak, güncellemek ve kaldırmak için nasıl kullanabileceğinizi öğrenin.