R Programmier-Tutorial PDF: Grundlagen lernen (Jetzt herunterladen)

Wichtige Highlights des R-Programmier-Tutorials PDF

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R ist eine Programmiersprache, die von Datenwissenschaftlern und großen Unternehmen wie Google, Airbnb, Facebook usw. häufig für die Datenanalyse verwendet wird. Dies ist ein vollständiges E-Book zu R für Anfänger und behandelt Grundlagen, um Themen wie Algorithmus für maschinelles Lernen, lineare Regression, Zeitreihen, statistische Inferenz usw. voranzutreiben.

In diesem PDF

Abschnitt 1 - Einführung

1. Was ist R-Programmierung? Einführung Grundlagen (Erstes Kapitel KOSTENLOS)
2. Herunterladen und Installieren von R, RStudio und Anaconda unter Mac / Windows
3. R Datentypen & Operator
4. R Matrix Tutorial: Erstellen, Drucken, Hinzufügen einer Spalte, Slice
5. Was ist Faktor in R? Kategorial & Kontinuierlich

Abschnitt 2 - Datenvorbereitung

1. R Datenrahmen: Erstellen, Anhängen, Auswählen, Teilmenge
2. Listen in R: Erstellen, [Beispiel auswählen]
3. Sortieren Sie einen Datenrahmen mit Reihenfolge
4. R Dplyr Tutorial: Zusammenführen, Verbinden, Verbreiten
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, Aussage 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 Textdateien
8. Pearson, Spearman-Korrelation in R und Korrelationsmatrix
9. R Aggregatfunktion: Summarize & Group_by () [Beispiel]
10. R Select (), Filter (), Arrange (), Pipeline [Beispiel]

Abschnitt 4 - Datenanalyse

1. Streudiagramm mit ggplot2 [Beispiele]
2. Wie erstelle ich Boxplot in R (mit BEISPIEL)
3. Balkendiagramm und Histogramm in R [Beispiele]
4. T-Test in R: Einzelprobe und gepaart [Beispiel]
5. R ANOVA Tutorial: Einweg & Zweiweg [mit Beispielen]

Abschnitt 5 - Maschinelles Lernen

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

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