在线课程 – Institut de Data Science 的数据科学和机器学习专业认证

使用 R 进行深度学习和数据科学的基础到高级研究。深入研究数据准备、数据科学技术、统计机器学习模型、深度学习和 Shiny 应用程序开发。在 R 世界的高级旅程中,通过动手挑战来升级您的技能。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

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No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 数据科学
  • R 编程
  • 数据科学
  • 机器学习算法
  • 神经网络
  • 闪亮的应用程序开发
  • 机器学习算法
  • 神经网络

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学家
  • 数据分析师
  • R 程序员
  • 研究员
  • 机器学习专家 (Machine Learning Specialist)
  • 使用 Shiny 的 Web 应用程序开发人员
  • 统计员
  • 统计分析师
  • 数据分析专家
  • 开发预测模型

专业化 – 由 3 部分组成的课程系列

什么是 R?

R 是一种编程语言和环境,专为统计计算、数据分析和图形表示而设计。它被广泛用于:

  • 统计
  • 数据科学家
  • 研究者
  • 分析师

课程内容

该课程指导学生进行 R 编程,从基础知识到高级技术。它包括:

  • R 基础知识
  • 数据类型
  • 改变
  • 建筑物
  • 自定义函数
  • 控制结构
  • 数据操作

可视化和统计

学习者将借助领先的软件包、统计分析、假设检验和回归模型掌握数据可视化的秘密。

高级数据操作

该课程还包括:

  • 高级数据操作
  • 处理异常数据
  • 缺失数据的策略
  • 使用正则表达式处理文本

机器学习

此外,它还涵盖机器学习:

  • 回归算法
  • 分类
  • 基布兹
  • 深度学习
  • 神经网络
  • 图像分类
  • 语义划分

完成课程

该课程以在 Shiny 的帮助下创建动态 Web 应用程序结束。它专为:

  • 新兴和经验丰富的数据科学家
  • 分析师
  • 程序员
  • 研究者
  • 专业 人士

该课程适合不同经验水平的人。先决条件包括以前的编程经验,但该课程也适合对数据科学和 R 编程熟悉程度不同的学习者。

应用学习项目

“R Ultimate 2023 – R for Data Analytics and Machine Learning”中包含的项目旨在提供真实数据分析和机器学习任务的实践经验。

学习者将利用他们的技能来解决实际问题,例如:

  • 使用 Shiny 创建动态 Web 应用程序
  • 构建预测模型
  • 高级数据操作

这将使他们能够将原始数据转化为必要的见解和交互式应用程序。

Details of the courses that make up the specialization

R 编程基础知识和基本数据操作

课程 1 • 9 小时

课程详情

学习内容

  • 记住安装和设置 R 和 RStudio 的步骤
  • 说明如何在 R 中操作不同的数据类型和结构
  • 使用 deals、loops 和 functions 编写有效的 R 代码
  • 评估高级数据操作技术,例如冷却、过滤、存储、变形和连接数据集

您将获得的技能

  • 类别: 编程 R
  • 类别: ggplot2
  • 类别: 数据操作
  • 类别: 动态图
  • 类别: RStudio

平庸的数据操作和机器学习

课程 2 • 13 小时

课程详情

学习内容

  • 识别并描述 AI 和机器学习的关键原则
  • 解释和说明不同的回归分析技术,以解决现实中的问题
  • 使用方法构建和评估弹性机器学习模型
  • 评估用于数据分析的聚类和降维方法

您将获得的技能

  • 类别: Python 编程
  • 类别: 回归分析
  • 类别: 数据操作
  • 类别: 机器学习
  • 类别: 聚类

高级机器学习和深度学习

课程 3 • 7 小时

课程详情

学习内容

  • 识别和记住深度学习的基础知识和用途
  • 解释如何开发和训练神经网络模型
  • 使用技术评估和优化模型性能
  • 评估 CNN 在图像处理和(语义分割)方面的效率

您将获得的技能

  • 类别: 深度学习
  • 类别: 机器学习
  • 类别: 神经网络
  • 类别: PyTorch
  • 类别: 时间序列预测