R语言数据科学课程概述

在大数据时代，掌握数据分析与科学已成为各行各业的核心竞争力。为此，我们精心设计了“使用R语言的数据科学”课程，旨在助力有志于数据科学领域的求学者，掌握利用R语言进行数据处理、分析及可视化的强大能力。

本课程将引领学员从零基础起步，逐步构建起扎实的R语言编程基础。通过系统学习数据类型、数据结构及核心函数，学员将能够快速上手并参与实际的数据操作。在掌握基本编程技能后，课程将逐步深入到数据处理的关键环节，包括使用dplyr和tidyr等高效包进行数据清洗与整理，为后续的统计分析打下坚实基础。

统计分析是数据科学的核心部分，本课程将重点讲解假设检验、回归分析及机器学习算法等统计学方法，帮助学员从复杂数据中提炼出有价值的信息与洞察。同时，视觉化呈现也是不可或缺的一环，我们将通过详尽的ggplot2教学，让学员学会如何创建富有吸引力和信息量的数据图表，从而直观展示数据趋势与结论。

除了理论知识的学习外，课程还设置了丰富的实战项目与案例研究环节。学员将在解决真实世界数据挑战的过程中，将所学理论知识转化为实践能力，进一步提升自己的问题解决与数据分析能力。

完成本课程后，学员将获得一套完备的数据科学工具箱，不仅精通R语言编程，还对统计分析方法与数据可视化技巧了如指掌。这将为学员在数据科学领域开启新的职业生涯，或在现有工作中提升分析效能奠定坚实的基础。无论是初学者还是希望深化专业技能的数据科学从业者，“使用R语言的数据科学”课程都将是您不容错过的宝贵机会。加入我们，一同探索数据科学的无限魅力吧！

MP4 | 视频：h264、1920×1080 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：17.31 GB | 时长：19 小时 22 分钟

课程目录：

讲座 1 R 简介
第 2 节：R 实现、R 数据结构、R 接口、R 接口
讲座 2 R 实现、R 数据结构、R 接口、R 接口
第 3 节：使用 R 软件进行数据可视化
讲座 3 可视化简介 – 线图和条形图 – 饼图和直方图
第 4 节：使用 R 进行预测客户分析 – 使用 R 软件进行线性回归
讲座 4 使用 R 进行预测客户分析 – 使用 R 软件进行线性回归-第 1 部分
讲座 5 使用 R 进行预测客户分析 – 使用 R 软件进行线性回归-第 2 部分
第 5 节：使用 R 进行银行贷款建模
讲座 6 逻辑函数 – 单预测模型。
第 6 节：促销效果 – 使用 R 软件进行降维。
讲座 7 销售促销效果-使用 R 软件进行降维 – 第 1 部分
讲座 8 销售促销效果-使用 R 软件进行降维 – 第 2 部分
第 7 节：客户和市场细分-使用 R 进行聚类分析
讲座 9 客户和市场细分-使用 R 软件进行聚类分析-第 1 部分
讲座 10 客户和市场细分-使用 R 软件进行聚类分析-第 2 部分
第 8 节：零售分析：市场篮子分析 (MBA) -使用 R 的关联规则。
讲座 11 关联规则简介 – Apriori 算法 – 多重关联规则
第 9 节：客户忠诚度分析-使用 R 软件进行朴素贝叶斯分类。
讲座 12 朴素贝叶斯简介 – 概率基础和概率分类
第 10 节：使用 R 软件的 K – 最近邻 (KNN)
讲座 13 K – 最近邻简介 – K – 最近邻算法。
第 11 节：使用 R 软件的决策树
讲座 14 什么是决策树？- 如何创建决策树
第 12 节：使用 R 软件的随机森林
讲座 15 决策树的采样。
第 13 节：支持向量机 – SVM
讲座 16 使用超平面的线性 SVM – 使用核技巧的非线性超平面。
第 14 节：实时项目 – 客户忠诚度分析及其应用。
讲座 17 RFM 细分和分析 – 倾向建模及其应用。
讲座 18 实时项目 – 客户忠诚度分析及其应用
第 15 节：实时项目 – 使用 R 的财务分析及其应用
讲座 19 使用逻辑回归的信用风险分析。
第 16 节：课程完成修订
讲座 20 课程完成
本课程面向有抱负的数据科学家、分析师和研究人员，旨在提高他们的 R 编程技能、从数据中获取洞察力并在现实场景中应用分析技术。