R-Programmier-Tutorial PDF für Anfänger (Jetzt herunterladen)

Die wichtigsten Highlights des R-Tutorial-PDF:

  • Autor - Guru99
  • Seiten - 383+
  • Format - PDF
  • Sprache - Englisch
  • Zugang - Lebenslanges Herunterladen
  • Lehrplan- Hier ist der Link
  • E-Book-Vorschau – Erstes Kapitel KOSTENLOS
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R ist eine Programmiersprache, die von Datenwissenschaftlern und großen Unternehmen wie Google, Airbnb, Facebook usw. häufig zur Datenanalyse verwendet wird. Dies ist ein vollständiges E-Book zu R für Anfänger und behandelt Grundlagen für fortgeschrittene Themen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, lineare Regression, Zeitreihen, statistische Inferenz usw.

In diesem PDF

Abschnitt 1 – Einführung

  1. Was ist R-Programmierung? Einführung Grundlagen (Erstes Kapitel FREI)
  2. So laden und installieren Sie R, RStudio und Anaconda auf Mac/Windows
  3. R-Datentypen & OperaDo.
  4. R-Matrix-Tutorial: Erstellen, Drucken, Spalte hinzufügen, Slice
  5. Was ist der Faktor in R? Kategorisch und kontinuierlich

Abschnitt 2 – Datenvorbereitung

  1. R-Datenrahmen: Erstellen, Anhängen, Auswählen, Teilmenge
  2. Listen in R: Erstellen, auswählen [Beispiel]
  3. Sortieren Sie einen Datenrahmen mithilfe der Reihenfolge
  4. R Dplyr-Tutorial: Zusammenführen, verbinden, verteilen
  5. Datenrahmen in R zusammenführen: Vollständige und teilweise Übereinstimmung
  6. Funktion in der R-Programmierung [mit Beispiel]

Abschnitt 3 – R-Programmierung

  1. IF,ELSE,ELIF, Anweisung in R
  2. For-Schleife in R mit Beispielen für Liste und Matrix
  3. While-Schleife in R mit Beispiel
  4. apply(),sapply(),tapply() in R mit Beispiel
  5. Daten in R importieren: CSV-, Excel-, SPSS-, Stata- und SAS-Dateien lesen
  6. Ersetzen Sie fehlende Werte (NA) in R
  7. R Exportieren von Daten in CSV, Excel, SAS, STATA und Textdatei
  8. Pearson, Spearman Korrelation in R und Korrelationsmatrix
  9. R-Aggregatfunktion: Summarise & Group_by() [Beispiel]
  10. R Select(), Filter(), Arrange(), Pipeline [Beispiel]

Abschnitt 4 – Datenanalyse

  1. Streudiagramm mit ggplot2 [Beispiele]
  2. Wie können Sie BoxPlot in R (mit BEISPIEL)
  3. Balkendiagramm und Histogramm in R [Beispiele]
  4. T-Test in R: Eine Stichprobe und gepaart [Beispiel]
  5. R ANOVA-Tutorial: Einweg und Zweiweg [mit Beispielen]

Abschnitt 5 – Maschinelles Lernen

  1. R Einfache, multiple lineare und schrittweise Regression [mit Beispiel]
  2. Entscheidungsbäume in R mit Beispiel
  3. R Random Forest Tutorial [Beispiele]
  4. Generalisiertes lineares Modell (GLM) in R mit Beispiel
  5. K-Means-Clustering in R mit Beispiel
  6. R Gegen Python: Was ist der Unterschied?
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