Science des données R Programmation - eLearning
450,00 EUR
- 40 hours
Le cours de certification en Data Science avec R vous permet de transposer vos compétences en science des données dans une variété d'entreprises, en les aidant à analyser les données et à prendre des décisions commerciales plus éclairées. Le cours aborde l'exploration de données, la visualisation de données, l'analytique prédictive et les techniques d'analytique descriptive avec le langage R. Vous apprendrez à propos des packages R, comment importer et exporter des données dans R, les structures de données dans R, divers concepts statistiques, l'analyse de clusters et la prévision.
Caractéristiques principales
Langue
Le cours et le matériel sont en anglais
Niveau
Niveau débutant - intermédiaire
Accès d'un an
à la plateforme d'e-learning 24/7
6 heures de contenu vidéo eLearning
avec 40 heures de temps d'étude recommandé & pratiques
Pratiques
Laboratoires virtuels, Quiz, Simulation d'examen, Projets de fin d'études
Pas d'examen
Il n'y a pas d'examen pour le cours mais l'étudiant recevra une attestation de fin de formation
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours d'apprentissage en ligne R Programming en Data Science, vous serez capable de :
Maîtriser la programmation en R
Développez une maîtrise de R et de ses packages pour gérer efficacement les tâches d'analyse de données.
Exploration et visualisation des données
Apprenez des techniques pour explorer des ensembles de données et créer des visualisations perspicaces afin de découvrir des modèles et des aperçus.
Analyse statistique
Comprendre et appliquer divers concepts statistiques pour interpréter les données avec précision.
Analytique prédictive et descriptive
Acquérez la capacité de réaliser à la fois des analyses prédictives et descriptives pour éclairer les processus de prise de décision.
Importation et exportation de données
Acquérir des compétences pour importer et exporter des données dans R, facilitant la manipulation des données de manière fluide.
Analyse de clusters et prévision
Apprenez des méthodes pour regrouper des données et faire des prévisions basées sur les tendances des données.
Calendrier du cours
Introduction à l'analyse commerciale
Leçon 01
- Aperçu
- Décisions commerciales et analytique des données
- Types d'analyse commerciale
- Applications de l'analytique d'affaires
- Aperçu de la science des données
Introduction à la programmation en R
Leçon 02
- Aperçu
- Importance de R
- Types de données et variables en R
- Opérations en R
- Instructions conditionnelles en R
- Boucles en R
Structures de données
Leçon 03
- Identifier les structures de données
- Démo : Identifier les structures de données
- Attribution de valeurs aux structures de données
- Manipulation de données
- Démonstration : Attribution de valeurs et application de fonctions
Visualisation des données
Leçon 04
- Introduction à la visualisation des données
- Visualisation des données avec des graphiques en R
- Ggplot2
- Formats de fichier des sorties graphiques R
Statistiques pour la Science des Données-I
Leçon 05
- Introduction à l'hypothèse
- Types d'hypothèses
- Échantillonnage de données
- Niveaux de confiance et de signification
Statistiques pour la Science des Données - II
Leçon 06
- Test d'hypothèse
- Test paramétrique
- Test non paramétrique
- Tests d'hypothèses sur les moyennes de population
- Tests d'hypothèses sur la variance de population
- Tests d'hypothèses sur les proportions de population
Analyse de régression
Leçon 07
- Introduction à l'analyse de régression
- Types de modèles d'analyse de régression
- Régression linéaire
- Démonstration : Régression Linéaire Simple
- Régression non linéaire
- Démonstration : Analyse de régression avec plusieurs variables
- Validation croisée
- Modèles non linéaires à linéaires
- Analyse en Composantes Principales
- Analyse factorielle
Classification
Leçon 08
- Classification et ses types
- Régression logistique
- Machines à vecteurs de support
- Démonstration : Classificateur Naïf Bayésien
- Démo : Classificateur naïf de Bayes
- Décision : Classification par arbre
- Démonstration : Classification par arbre de décision
- Classification de forêt aléatoire
- Évaluation des modèles de classification
- Démonstration : Validation croisée K-Fold
Regroupement
Leçon 09
- Introduction au regroupement
- Méthodes de regroupement
- Démonstration : Regroupement par K-moyennes
- Démonstration : Classification hiérarchique
Association
Leçon 10
- Règle d'association
- Algorithme Apriori
- Démonstration : Algorithme Apriori
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Il y a une demande croissante pour des scientifiques de données qualifiés dans tous les secteurs, rendant ce cours de certification en science des données bien adapté pour les participants de tous niveaux d'expérience.
Professionnels de l'informatique
Professionnels de l'analytique
Développeurs de logiciels
Scientifique des données
Intelligence d'affaires
Prérequis
Il n'y a pas d'exigence formelle pour ce cours. Cependant, il est recommandé d'avoir :
- Statistiques de base: Une compréhension fondamentale des statistiques (moyenne, médiane, écart-type, etc.) aidera à saisir le contenu du cours, en particulier lors de l'apprentissage des techniques d'analyse de données.
- Fondamentaux des mathématiques: Les compétences de base en mathématiques, particulièrement dans des domaines tels que l'algèbre et la probabilité, aideront à comprendre certains des sujets plus avancés d'analyse et de modélisation des données.
- Familiarité avec les données: Une compréhension de base des ensembles de données, des types de données (numériques, catégoriques) et des structures telles que les tableaux sera utile.
Déclarations
Licence et accréditation
La formation certifiante en Data Science avec le langage R est proposée par Simplilearn. AVC fait la promotion de ce cours sur la base de l'Accord Partenaire et répond aux exigences d'accréditation.
Politique d'égalité
Simplilearn ne propose actuellement aucune disposition particulière pour les examens en raison d'un handicap ou d'une condition médicale des étudiants. Il est conseillé aux candidats de contacter l'AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Foire aux questions
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