R代表數據科學
通過R編程技能引導你的數據科學職業生涯。注冊本課程，免費在線了解基本的數據可視化和數據操作元素、任務和技術。
你在數據科學R學到了什麼?
關於這個免費證書課程
本課程將向您介紹數據科學R編程，並提供一些演示示例。本課程將重點介紹R中用於數據科學任務的元素和功能。它將從簡要介紹R編程的基礎知識開始，然後幫助您理解數據結構，內置函數，用戶定義函數和流控製語句，因為您跟隨課程的前半部分。第二部分通過涵蓋r中的因子和數據框架的數據操作和數據可視化來吸引您。該課程還包括安裝r。在課程結束時進行評估，以測試您的技能並評估您的收獲以利用證書。
在這篇免費的、自定義節奏的R數據科學初學者指南之後，您可以注冊數據科學課程帶著專業的研究生證書開始你的職業生涯，與全球數百萬有誌之士一起深入學習各種概念!
課程大綱
本模塊演示如何在係統上安裝R-Studion。
本節將介紹R中的基本概念，從理解變量是什麼和解釋不同類型的數據開始。然後，您將了解R studio中的不同部分、選項卡和元素。在本節後麵，您還將了解如何使用不同類型的變量。
向量、列表、數據幀、矩陣、數組和因子是r中不同的數據結構。通過本節演示的代碼片段，您將了解所有這些數據結構。
R語言在編程框架中已經創建和定義了一組豐富的內置函數。通過本節演示的示例，您將理解並使用幾個內置函數。
本節首先定義什麼是流控製語句，然後繼續其表達式，並為每個控製語句演示了一段代碼。您還將了解這些語句如何根據定義的條件控製代碼的執行和流。
我們的課程指導老師
巴蘭尼·阿卡拉先生
數據科學家
Bharani在過去兩年裏一直在數據科學領域工作。他精通Python、R和Java等語言。他還在深度學習領域擁有專業知識，並與Keras和TensorFlow等深度學習框架合作過。過去兩年，他一直從事技術內容方麵的工作，並教授了許多關於數據科學的課程。
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常見問題
學習R for Data Science課程所需的先決條件是什麼?
R的數據科學是一個初學者的課程，你可以開始這門課程與良好的計算機科學知識。但如果你想做一點功課來促進你的學習，我們建議你在開始本課程之前學習R編程和數據科學的基礎知識。
完成這個免費的R for數據科學課程需要多長時間?
R for Data Science免費證書課程是一個2小時長的課程。你可以在方便的時候學習，因為課程是自定進度的。
我可以終身享受這個免費課程嗎?
是的，一旦你注冊了這門課程，你將有終身機會學習這個偉大學習學院的免費課程。beplay2018官网你可以隨時登錄並學習。
在這門數據科學R編程課程之後，我的下一個學習選擇是什麼?
一旦你完成這個免費課程，你可以選擇一個數據科學碩士學位這將有助於你在這個領先領域的職業發展。
為了數據科學學習R值得嗎?
是的，學習R對於數據科學是有益的。數據科學是當今世界領先的技術之一，數據科學專業人員的市場每天都在增長。如果你精通R編程，那麼它可以作為一站式有效地執行數據科學任務中的數據可視化和數據操作。
成功的故事
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R代表數據科學
R在很大程度上伴隨命令行界麵。R可以在Windows等廣泛使用的平台上訪問，Linux和macOS。R編程語言是S編程語言的一種執行，它還加入了Scheme驅動的詞法作用域語義。編寫計算機程序是機器學習、統計和數據分析的主要工具。對象、函數和包都可以用R來創建。
將數據導入R
您獲取數據並將其放在文檔、數據庫或web應用程序編程接口(API)中。它在R中被加載到數據幀中，如果你不能將數據導入R中，你就不能在R上進行數據科學研究。
最廣泛的數據存儲之一是.csv(逗號分隔值)文件格式。R在啟動期間堆疊了各種庫，包括utils格式。這個包有利於打開與read . CSV()工作連接的CSV文件。
Excel文件在數據分析方麵非常有名。電子表格並不難使用，而且適應性強。R配備了一個庫readxl來導入Excel電子表格。
函數read_excel()對於打開xls和xlsx擴展非常有用。
電子表格的平均組織形式包括第一行作為標題(通常是變量名)。避免命名包含空格的數據集;它可以提示解釋一個單獨的變量。建議使用較短的名字。名稱中不要包含該符號。
Tidyr
Tidyr是一個用於創建整齊數據的工具，其中每一列是一個變量，每一行是一個觀察值，每個單元格包含一個值。整潔的數據是容易處理的數據:對數據進行變換(使用dplyr)、可視化(使用ggplot2或ggvis)和建模(使用R的許多建模包)並不困難。整齊數據的兩個最重要的屬性是每一列都是一個變量，每一行都是一個觀察值。
以這種方式編排數據使其更易於處理，因為您有可靠的方法來引用變量(作為列名)和觀測值(作為行索引)。在使用整潔的數據和工具時，您在理解如何將函數的輸出輸入到輸入中投入的精力較少，而在響應有關信息的查詢上投入的時間更多。
爭吵
整理和改造一起被稱為爭吵。數據集可以以各種各樣的方式介紹給世界。不管數據集是寬還是長，讓我們來看看最重要和最基本的區別之一。
寬數據集和長數據集之間的區別鞏固了我們是想在數據集中有更多的行還是更多的列。如果一個數據集在關於一個單獨列的額外數據上加亮燈，那麼它就是一個寬數據集，因為添加不斷增加的列數量會使數據集更寬。此外，包含關於行主題的數據的數據集稱為長數據集。
在R中的Data Wrangling中，我們經常想讓長數據集變得更廣泛，反之亦然。一般來說，擁護整潔數據思想的數據科學家通常更喜歡長數據集而不是寬數據集，因為更長的數據集更易於在R中控製。
可視化
著名的數據可視化訪問的是表， Plotly, R，穀歌圖表，Infogram和Kibana。不同的數據可視化平台具有不同的能力、功能和用例，它們同樣需要不同的技能集。
R是一種用於統計計算、圖形數據分析和科學研究的語言。它通常被用於數據可視化，因為它提供了適應性，並且通過它的包進行最少的編碼。
建模
模型是可視化的對應設備。隻要您的查詢足夠精確，您就可以利用模型來響應它們。模型本質上是數學或計算設備，所以它們在大多數情況下都具有良好的可伸縮性。在任何情況下，當他們不這樣做時，購買更多的電腦通常比購買更多的大腦更便宜!然而，每個模型都有假設，而模型不能通過其實際性質來質疑其假設。這意味著一個模型本質上不會讓你感到驚訝。
R中的數據結構
數據結構是在PC中整理信息的一種方法，因此它往往被成功地利用。這樣做是為了減少各種工作的空間和時間複雜性。R程序中的數據結構是保存大量質量的工具。
R的基本數據結構通常根據它們的維度(1D、2D或nD)進行協調，而不管它們是同構的(所有組件應該是相同類型的)還是異構的(組件通常是不同類型的)。這就產生了數據分析中最常用的六種數據類型。
