R Ultimate 2024：用于数据科学和机器学习的 R
R 基础知识、数据科学、统计机器学习模型、深度学习、Shiny 等等（包含所有 R 代码）
讲师：Bert Gollnick
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你将学到什么
- 学习 R 的各个方面，从基础知识到数据科学，再到机器学习和深度学习
- 学习 R 基础知识（数据类型、结构、变量等）
- 学习 R 编程（编写循环、函数等）
- 数据导入和导出
- 基本数据操作（管道、过滤、结果聚合、数据重塑、集合操作、连接数据集）
- 数据可视化（学习不同的包，例如ggplot、plotly、leaflet、dygraphs）
- 高级数据操作（异常值检测、缺失数据处理、正则表达式）
- 回归模型（创建和应用回归模型）
- 模型评估（什么是欠拟合和过拟合？为什么将数据分为训练和测试？什么是重采样技术？）
- 正则化（什么是正则化？如何应用它？）
- 分类模型（了解不同的算法并学习如何应用逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机）
- 关联规则（学习apriori模型）
- 聚类（kmeans、层次聚类、DBscan）
- 降维（因子分析、主成分分析）
- 强化学习（置信上限）
- 深度学习（多目标回归、二元和多标签分类的深度学习）
- 深度学习（使用卷积神经网络学习图像分类）
- 深度学习（了解语义分割）
- 深度学习（循环神经网络、LSTM）
- 有关深度学习的更多信息，例如自动编码器、预训练模型……
- R/Shiny 用于 Web 应用程序开发和部署
要求
- 无需先验知识 – 只需热衷于获得新技能
描述
您希望能够使用 R 执行自己的数据分析吗？您想了解如何从数据中获取关键业务洞察吗？或者您想在这个令人惊叹的领域找到一份工作？在所有这些情况下，您都找到了正确的路线！
我们将从R 的基础知识开始，例如数据类型和结构、循环和函数编程、数据导入和导出。
然后我们将深入研究数据分析：我们将学习如何通过过滤、聚合结果、重塑数据、集合操作和连接数据集来操作数据。我们将发现用于呈现复杂数据的不同可视化技术。此外，还要了解如何呈现交互式时间序列数据或交互式地理空间数据。
涵盖了高级数据操作技术，例如异常值检测、缺失数据处理和正则表达式。
我们将涵盖机器学习的所有领域：回归和分类技术、聚类、关联规则、强化学习，以及可能最重要的回归深度学习、分类、卷积神经网络、自动编码器、循环神经网络……
您还将学习开发 Web 应用程序以及如何使用R/Shiny部署它们。
对于每个领域，详细展示了不同的算法：其核心概念在 101 个会话中呈现。在这里，您将了解该算法的工作原理。然后我们在实验室会议中一起实施它。我们开发代码，然后我鼓励您自己进行练习，然后您观看我的解决方案示例。有了这些知识，您就可以清楚地识别手头的问题并制定解决计划。
您将了解不同模型的优点和缺点以及何时使用哪一种。此外，您将知道如何将您的知识运用到现实世界中。
您将可以访问交互式学习平台，该平台将帮助您更好地理解这些概念。
在本课程中，代码永远不会通过复制/粘贴凭空出现。我们将一起开发每行重要的代码，我将告诉您为什么以及我们如何实现它。
看看一些示例讲座。或者访问我的一些交互式学习板。此外，还有 30 天退款保证，因此您现在参加课程没有风险。别等了。课程中见。
本课程适合谁：
- 有兴趣学习 R 的 R 初学者
- 想要加深知识的数据科学从业者
- 想要学习机器学习不同方面的开发人员
