R 的统计思维和数据科学。
来自亚利桑那州的R！统计、高级回归、可视化、概率、推理、模拟和机器学习。
讲师：Haytham Omar-Ph.D
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你将学到什么
- 使用统计数据做出业务决策。
- 从头开始学习 R 并变得优秀！
- 概率基础。
- 连续和离散分布属性。
- 如何拟合分布。
- 如何进行商业模拟。
- 针对不同业务问题的假设检验。
- 回归模型理解和推理。
- 衡量选择的相对风险、优势和优势比。
- 做出数据驱动的决策
- 数据的清理、操作和可视化。
- 特征选择和正则化回归模型。
- 二项式和多项式逻辑回归模型神奇！
- 如何检测和消除异常值。
- 分散性和中心性的衡量标准。
- 使用贝叶斯分析来估计分布。
- 了解如何在 R 中使用 tidy 模型（标准机器学习包）
要求
- 学习 R 的动机
- 提高您的技能以推进您的职业生涯。
- 讨厌数字和分析。
描述
更新：具有整洁模型的机器学习包含在最后一章中。（2023 年 8 月）
您在本课程中不仅学习 R，而且还学习如何使用统计和机器学习来做出决策！
我从Excel迁移到 R 已经六年了，从那时起我就再也没有回头过！十一年的时间里，我从事采购工作，在大学任教，使用R和Python培训了 2000 多名供应链和数据科学领域的专业人士，最后在两年内开设了自己的咨询业务。我非常高兴与您分享这门课程。我的目标是让你们所有人成为 R、统计思维和机器学习方面的专家。我将我学到和实践过的所有技术都融入到了 R 数据科学的这一甜蜜包中。
在本课程结束时，您将能够：
从头开始学习 R。
什么是概率？随机实验、随机变量和样本空间？
我们如何检测数据中的异常值？
我们如何利用统计数据来提高资源效率？
我们如何检验一个假设：一家供应商提供的产品比另一家供应商更好？
我们如何检验一个营销活动明显优于另一个营销活动的假设？
上次促销对销售额增长有何影响？
我们如何进行模拟来了解企业的预期收入是多少？
我们如何使用统计数据构建用于分类和回归的机器学习模型？
逻辑回归模型产生的对数优势、优势比和概率是多少？
什么是分类数据和连续数据的正确可视化？
如何利用分布捕捉不确定性？最适合数据的正确分布是什么？
应用机器学习来解决问题。
您是否经常面临以下问题之一？那么，本课程将为您提供指导。
统计和概率是我们每天做出的许多业务决策的驱动力。如果您从事金融、营销、供应链、产品开发或数据科学工作；拥有强大的统计背景是您需要的必备技能。
虽然学习 R 不是本课程的主要重点，但我们将通过深入研究统计概念来隐式学习 R。本课程的关键优势不是学习算法和机器学习，而是培养我们的批判性思维并理解这些模型的结果代表什么。
该课程旨在带您逐步踏上 R 和统计之旅，它包含模板、练习、测验和资源，可帮助您了解数据科学和统计所需的核心 R 语言和统计概念。商业分析。课程是：
· 实际的
· 高度分析
· 充满测验和作业。
· 包含 Excel 教程。
· R 脚本和教程
· 易于理解和遵循。
· 边做边学，没有无聊的讲座。
· 综合的
· 数据驱动
· 向您介绍统计 R 语言。
· 教你ggplot的不同数据可视化。
· 教您如何清理、转换和操作数据。
期待在里面见到您:)
海瑟姆
本课程适合谁：
- 企业高管
- 商业分析师
- 瞄准数据科学职业
- 了解统计学的基础知识
- 学习 R 语言
- 学习数据操作。
- 学习统计。
