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学习路径

数据科学家助理 在 R 中

可获得认证
更新时间 2026年5月
学习如何使用 R 进行数据科学,从数据处理到机器学习。 获得在数据科学中取得成功所需的职业发展技能!
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R
88小时
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学习路径描述

数据科学家助理 在 R 中

使用 R 成为数据科学家

掌握使用 R 开启数据科学职业生涯所需的核心技能,R 是用于统计计算和数据分析的流行编程语言。 在这个全面的学习路径中,你将学习如何使用 R 强大的包和库导入、清理、处理、可视化和建模数据。 在真实世界数据集上获得实践经验,循序渐进地从 R 编程基础提升到高级统计和机器学习技术。

打下坚实的 R 数据科学基础

通过互动练习和项目,你将学会:
  • 使用向量、列表和数据框等数据结构进行工作
  • 编写高效且可复用的 R 函数
  • 使用 tidyverse 包集合整理和清洗数据
  • 使用 ggplot2 创建引人注目的可视化
  • 应用统计概念,如假设检验和回归分析
  • 构建并评估用于分类和预测的机器学习模型

向行业专家和真实世界数据集学习

受益于 DataCamp 讲师的专业知识,他们包括来自顶尖公司和大学的数据科学家、统计学家和 R 实践者。 你将使用来自金融、营销和医疗保健等不同领域的多样化真实数据集,确保你培养出可立即应用于职场的实用技能。

为助理数据科学家认证做准备

本课程路径旨在帮助您自信通过 R 语言助理数据科学家认证考试。 完成这些课程和项目后,你将深入理解认证大纲中涵盖的关键概念和技术。 该路径还包括技能评估,用于测试您的知识并找出需要改进的领域。

通过热门 R 技能提升你的职业生涯

R在各行各业中被广泛用于数据分析、可视化和机器学习。 掌握 R 后,你将打开广泛的职业机会,包括数据科学家、数据分析师、统计学家和研究员等职位。 本课程路径中你将学到的技能深受雇主青睐,并将帮助你在求职市场中脱颖而出。

开启成为认证 R 数据科学家的旅程

无论你是完全的初学者,还是已有一些 R 经验,这条学习路径都将帮助你将技能提升到更高水平。 在本学习路径结束时,你将拥有一个项目作品集,展示你使用 R 解决真实世界数据科学问题的能力。立即开启你的学习之旅,成为认证的 R 初级数据科学家!

先决条件

此学习路径无先决条件
  • Course

    1

    R 入门

    掌握 R 数据分析基础,包括向量、列表和数据框,并用真实数据集实践 R。

  • Course

    继续你的 R 忍者之旅,学习条件语句、循环和向量函数。

  • Course

    用 tidyverse 开始探索并可视化自己的数据,这是一套强大且流行的 R 数据科学工具集。

  • Project

    额外

    Analyze the Popularity of Programming Languages

    Analyze the popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.

  • Course

    Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

  • Course

    提升统计技能,学习如何收集、分析数据并得出准确结论。

  • Course

    11

    数据沟通概念

    没人喜欢看电子表格!让你的数据焕发生机。 提升演示能力,学会将技术数据转化为可执行的洞察。

  • Course

    在本课程中,您将学习如何在 R 中使用 readxl 和 data.table 等工具读取 CSV、XLS 和文本文件。

  • Course

    Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.

  • Course

    用 R 实现、分析并解读回归分析,预测房价和广告点击率。

  • Course

    Master sampling to get more accurate statistics with less data.

  • Course

    了解如何以及何时在 R 中使用假设检验,包括 t 检验、比例检验和卡方检验。

  • Course

    In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

  • Course

    In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

  • Course

    This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

数据科学家助理 在 R 中
22 课程
学习路径完成

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