Cómo agudizar mi habilidad en el análisis de datos usando el software R

En primer lugar, R es solo otro lenguaje que tiene en las bibliotecas construidas necesarias para el análisis de datos. Las mejores fuentes para aprender R son

1. Especialización en ciencia de datos de Coursera: Lo mejor de esta especialización es que te lleva paso a paso en el análisis de datos desde la sintaxis básica de R hasta el uso de todas las bibliotecas necesarias para las diversas etapas del análisis de datos, como la obtención de datos, el procesamiento previo y incluso aplicando algoritmos de aprendizaje automático en él.

2. Documentación original de R: esto junto con la fuente anterior hace que el aprendizaje sea la mejor experiencia.

3. Sobre todo, introduciría un excelente paquete de autoaprendizaje en r llamado “Remolino”. Google al respecto y gracias más tarde. Todo lo que necesitas es descargar el paquete R “remolino”.

Instalar en pc. paquete (“remolino”)

Biblioteca (remolino)

Estos dos comandos lo ayudarán a prepararse para un tutorial interactivo de R. A menudo me pregunto si Python también tiene una instalación de este tipo, pero aún no la ha encontrado.

¡¡¡Feliz aprendizaje!!!

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El mejor método sería trabajar en datos relacionados con la situación empresarial. De esa manera, podrá dominar su aprendizaje para siempre junto con la sintaxis y las interpretaciones.

Sugeriré que recoja conjuntos de datos de este enlace Depósito de aprendizaje automático de UCI: conjuntos de datos y luego trabaje en

datos relacionados con la tarea de clasificación (clasificación de tarea predeterminada) – utilizando

  • Árbol de clasificación – CA RT / CHAID / ID3 / Método de bosque aleatorio
  • Regresión logística
  • SVM – máquina de vectores de soporte
  • ANN – Red neuronal artificial

Datos relacionados con la tarea de regresión

  • utilizando el árbol de regresión (CA RT )
  • Regresión lineal

Espero que ayude.

Saigayatri Vadali

Explore diferentes proyectos, resuelva problemas de la vida real, participe en hackatones.

En el otro lado de la red con otros científicos de datos. Comience la colaboración usando github.

El trabajo más importante es de 3 a 4 horas diarias e intenta construir un proceso de pensamiento estructurado para la resolución de problemas.

17 proyectos de ciencia de datos para impulsar sus conocimientos y habilidades (y se puede acceder libremente)

Espero que ayude !!

Anant Prakash Awasthi

Puede aprender por sí mismo utilizando portales de aprendizaje en línea. Hay muchos entrenamientos en línea disponibles gratuitamente como coursera. Puede descargar libros R gratuitos sobre ciencia de datos para mejorar su exploración práctica de la ciencia de datos. Prueba estos libros:

Compre Beginning R: el libro de lenguaje de programación estadística en línea a precios bajos en India

R para ciencia de datos

Ciencia de datos práctica con R

Amazon.com: R for Data Science – R Data Science Tips, Solutions and Strategies (9781784390860): Dan Toomey: Libros

Puede aprender técnicas de ciencia de datos utilizando los libros anteriores. Después de leer libros, puede explorar conjuntos de datos mundiales para explorar su enfoque de aprendizaje práctico.

Puede encontrar conjuntos de datos:

Más de 25 sitios web para encontrar conjuntos de datos para proyectos de ciencia de datos

18 lugares para encontrar conjuntos de datos para proyectos de ciencia de datos

También puede leer la teoría de los mejores libros de estadística:

Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia, | Trevor Hastie | Saltador

18 nuevos libros de lectura obligatoria para científicos de datos sobre R y Python

Gracias,

Espero que hayas disfrutado leyendo.

Er Satya Shiv Modi

¡Las habilidades de análisis de datos se pueden hacer usando softwares más livianos como MS Excel!

Si desea aprender y hacer un conjunto de habilidades analíticas o estadísticas, comience a concentrarse en todas las estadísticas básicas útiles para el análisis de datos.

Luego, aplicarlos en R / SAS / SPSS puede mejorar su conjunto de habilidades.

Consulte los cursos en línea de EdX o Coursera para el análisis de datos con R! o hay tantos tutoriales disponibles en línea para aprender.

Saigayatri Vadali

practique desde su hogar para la ciencia de datos y siga analyticsvidhya

Anant Prakash Awasthi

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