Jasa Bimbingan Skripsi Tesis Disertasi R Studio | R untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
Apa yang akan Anda pelajari
-
pelajari semua aspek R dari Dasar, Ilmu Data, hingga Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam
-
pelajari dasar-dasar R (tipe data, struktur, variabel, …)
-
belajar pemrograman R (menulis loop, fungsi, …)
-
impor data dan ekspor
-
manipulasi data dasar (perpipaan, pemfilteran, agregasi hasil, pembentukan ulang data, operasi set, penggabungan kumpulan data)
-
visualisasi data (paket berbeda dipelajari, misalnya ggplot, plotly, leaflet, dygraphs)
-
manipulasi data tingkat lanjut (deteksi outlier, penanganan data yang hilang, ekspresi reguler)
-
model regresi (membuat dan menerapkan model regresi)
-
evaluasi model (Apa itu underfitting dan overfitting? Mengapa data dipecah menjadi pelatihan dan pengujian? Apa itu teknik resampling?)
-
regularisasi (Apa itu regularisasi? Bagaimana cara menerapkannya?)
-
model klasifikasi (memahami berbagai algoritme dan mempelajari cara menerapkan regresi logistik, pohon keputusan, hutan acak, mendukung mesin vektor)
-
aturan asosiasi (pelajari model apriori)
-
pengelompokan (kmeans, pengelompokan hierarkis, DBscan)
-
pengurangan dimensi (analisis faktor, analisis komponen utama)
-
Pembelajaran Penguatan (ikatan kepercayaan atas)
-
Deep Learning (pembelajaran mendalam untuk regresi multi-target, klasifikasi biner dan multi-label)
-
Deep Learning (pelajari klasifikasi gambar dengan jaringan saraf convolutional)
-
Deep Learning (mempelajari Segmentasi Semantik)
-
Deep Learning (Jaringan Syaraf Berulang, LSTM)
-
Lebih lanjut tentang Deep Learning, misalnya Autoencoder, model terlatih, …
-
R/Shiny untuk pengembangan dan penerapan aplikasi web
Persyaratan
-
tidak diperlukan pengetahuan sebelumnya – cukup bersemangat untuk mendapatkan keterampilan baru
Keterangan
Anda ingin dapat melakukan analisis data Anda sendiri dengan R? Anda ingin mempelajari cara mendapatkan wawasan penting bisnis dari data Anda? Atau Anda ingin mendapatkan pekerjaan di bidang yang menakjubkan ini? Dalam semua kasus ini, Anda menemukan jalan yang tepat!
Kita akan mulai dengan Dasar– dasar R , seperti tipe data dan -struktur, pemrograman loop dan fungsi, im- dan ekspor data.
Kemudian kita akan menyelami analisis data lebih dalam : kita akan mempelajari cara memanipulasi data dengan memfilter , menggabungkan hasil , membentuk ulang data , mengatur operasi, dan menggabungkan kumpulan data . Kami akan menemukan berbagai teknik visualisasi untuk menyajikan data yang kompleks. Selanjutnya cari tahu untuk menyajikan data deret waktu interaktif, atau data geospasial interaktif.
Teknik manipulasi data tingkat lanjut tercakup, misalnya deteksi outlier , penanganan data yang hilang , dan ekspresi reguler .
Kami akan membahas semua bidang Pembelajaran Mesin : Teknik Regresi dan Klasifikasi , Pengelompokan , Aturan Asosiasi , Pembelajaran Penguatan , dan, mungkin yang paling penting, Pembelajaran Mendalam untuk Regresi, Klasifikasi, Jaringan Syaraf Konvolusional, Autoencoder, Jaringan Syaraf Berulang, …
Anda juga akan belajar mengembangkan aplikasi web dan cara menerapkannya dengan R/Shiny .
Untuk setiap bidang, algoritme yang berbeda ditampilkan secara mendetail. Di sini, Anda akan memahami cara kerja algoritme. Kemudian kami menerapkannya bersama dalam sesi lab. Kami mengembangkan kode, sebelum kami mendorong Anda untuk mengerjakan latihan sendiri, sebelum Anda melihat contoh solusi kami . Dengan pengetahuan ini Anda dapat dengan jelas mengidentifikasi masalah yang dihadapi dan mengembangkan rencana untuk menyelesaikannya.
Anda akan memahami kelebihan dan kekurangan model yang berbeda dan kapan harus menggunakan yang mana. Selanjutnya, Anda akan tahu bagaimana membawa pengetahuan Anda ke dunia nyata.
Dalam kursus ini, kode tidak akan pernah muncul begitu saja melalui salin/tempel. Kami akan mengembangkan setiap baris kode penting bersama-sama dan kami akan memberi tahu Anda mengapa dan bagaimana kami menerapkannya.
Untuk siapa kursus ini:
- R pemula tertarik mempelajari R
- praktisi data science yang ingin memperdalam ilmunya
- pengembang yang ingin mempelajari berbagai aspek Pembelajaran Mesin
