Зачем использовать R для данных Machine Learning?
Понимание R является одним из самых ценных навыков, которые Учатся для карьеры в автомобиль. Ниже несколько причин, почему стоит учиться, Machine learning in R
1. Это популярный язык для Машинного Обучения в top-tech-компаний. Почти все из них арендуют данные ученых, р. Facebook, например, использовать, сделать, Года, анализ поведения пользователей-публиковать данные. Google использует для оценки R, эффективность рекламы и делать экономические прогнозы. И, кстати, это не только техническая компания: R-анализ используется для анализа и консалтинговых компаний, банков и других финансовых учреждений, академических институтов и научно-исследовательских работ, а так почти нигде и визуализации данных.
2. Познакомьтесь с data science основы, вероятно, проще в R. R имеет огромное преимущество: он был конструирован специфически, с данные манипуляции и анализы на ум.
3. Отличные пакеты, которые сделают вашу жизнь проще. Потому что R был специально разработан для статистического анализа в уме, это фантастическая экосистема из пакетов и других ресурсов, большие данные для изучения.
4. Стабильная, развивающаяся община data scientists и статистиков. Как в области data science взорвался Году разразилась с ним, становится одним из наиболее динамично развивающихся языков мира (измеряется от StackOverflow). Это означает, что легко найти ответы на вопросы сообщества и ориентации, как вы работаете свой путь через проекты в г.
5. Поставить еще один инструмент к набору инструментов. Ни один язык является правильным инструментом для любой работы. Пополнение R в свой репертуар некоторые проекты проще - и естественно, также она является более гибким и соревноваться сотрудников, если вы ищете работу в данные науки.
Какая разница между Data Mining, Machine Learning, Deep Learning?
Проще говоря, machine learning и data mining используют те же алгоритмы и изменять методы, такие как data mining, за исключением видов прогнозов. В то время, когда data-mining обнаружили неизвестные ранее закономерности и знаний, машинного обучения воспроизводит известные образцы и знаний-и дальше работает автоматически, что информация, данные, решения и действия.
Глубина обучения, с другой стороны, использует передовые вычислительные мощности и специальные виды нейронных сетей и их применение для больших объемов данных, научиться понимать и распознавать сложный узор. Автоматический перевод и медицинского диагноза примеры глубокого изучения.
Что особенного в этом курсе?
Курс Делаем создан на основе три кита обучения:
Знания (науки)
(практика),
результат (Self-обратная связь)
Известно, что
у Нас есть ряд точных и всеобъемлющих что есть фильм, чтобы узнать все регрессии, связанные навыки, необходимые в их профессиональной карьере.

Мы предлагаем также дополнить Упражнения, чтобы научиться из видео лекции. Эти упражнения тщательно разработан в целях дальнейшего выяснения понятия и помочь в реализации концепции на практических задач на рабочем месте.
Комментарии
Проверить, если вы знаете, понятия не имею, от выполнения кода и анализа результатов. Задавайте вопросы в обсуждения, если вы сталкиваетесь с любые трудности.
Авторы этого курса, который в течение нескольких лет корпоративного опыта, а, следовательно, имеют кураторов учебного материала с учетом требований регрессионного анализа в современном мире бизнеса.
Для кого этот курс предназначен для:
людей, которые делают карьеру в науке данных
профессионалами в начале своих данных о поездке в
статистиков нужно больше практического опыта
Кто интересный мастер-Линейная регрессия-от начинающего до продвинутого уровня в кратчайшие сроки

DOWNLOAD
uploadgig


rapidgator


takefile


hitfile


nitroflare

---