路径

R中的数据分析师

了解如何处理和分析数据。

此路径涵盖了您学习使用R作为数据分析师所需要的一切。

您将学习R语法的基础知识,使用流行的tidyverse软件包深入研究数据分析和数据可视化,使用SQL查询数据库,以及研究统计信息等等!

每条路径的设计都没有先决条件和经验。学习成为数据分析师所需的一切,您将在这条路上学到!

在学习过程中,您将通过直接在浏览器中编写代码来立即应用每个概念,这些代码由我们的系统自动检查,可为您提供有关进度的即时反馈。

我们认为最好的学习方法是边做边学,因此您在实际应用所学概念的过程中将面临每个步骤的挑战,并且将使用实际数据来构建各种项目来解决问题。实际数据分析问题。

在这条路径的最后,您将具备担任数据分析师所需的技能,并且对以下内容感到满意:

  • 基本和中间编程概念
  • 现代化的R工作流程  RStudio  and  tidyverse 包装
  • 数据分析的概率和统计
  • 如何清理和可视化数据
  • git和SQL数据库等协作工具

通过编码学习!

立即开始。

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使用R学习数据分析

R中的数据分析简介

了解R的基础知识,R是一种用于数据分析的流行编程语言。

R中的数据结构

了解R中的向量,矩阵,列表,数据框等。

R中的控制流,迭代和函数

使用if语句,for循环等增强R编程技巧。

R中的特殊数据处理:字符串和日期

学习使用R中的特殊数据类型,例如文本数据,时间和日期。

R中的数据可视化

了解如何使用ggplot2软件包在R中进行探索性数据可视化。

基本知识

R中的数据清理

学习执行常见的数据清理任务。

基本知识

通过R中的数据可视化讲故事

了解如何使用数据可视化传达见解和讲故事。

基本知识

R中的数据清理:高级

了解R中清理数据的高级技术。

基本知识

SQL基础

了解使用SQL数据库的基础知识。

R中的SQL中级

学习使用多表数据库。

基本知识

R中的API

了解如何从API和网络获取数据。

基本知识

R中的网页爬取

了解如何从API和网络获取数据。

基本知识

R用户的统计基础

了解统计基础知识。

基本知识

R中级统计:平均值和变异性

学习一些中间统计技术,例如计算z得分。

基本知识

R用户的概率基础

了解数据科学概率的基础。

基本知识

R中的假设检验

了解使用R进行假设检验的基础

基本知识

R中的条件概率

了解R中的条件概率和朴素贝叶斯

基本知识

R中的线性建模

了解R中的线性回归建模。

基本知识

机器学习导论

使用R和插入符号库学习机器学习的基础知识。

基本知识

R用户的命令行基础知识

了解命令行以及如何在数据科学工作流程中使用它。

基本知识

R用户的Git和版本控制

了解如何在数据科学工作流程中使用Git进行版本控制。

基本知识