Más minería de datos con R

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Más minería de datos con R. Moodle Tutorial nivel de expertos incl avanzado contenidos de aprendizaje, aprendizaje adaptativo, gamification – nuevo habilidades de nivel!

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No te pierdas este fabuloso curso online llamado Más minería de datos con R. Es 100% online y comenzarás justo en el momento de matricularte. Tú serás el que marques tu propio ritmo de aprendizaje.

Breve descripción del curso llamado Más minería de datos con R

Moodle Tutorial nivel de expertos incl avanzado contenidos de aprendizaje, aprendizaje adaptativo, gamification – nuevo habilidades de nivel!

El profesor de este fabuloso curso 100% online es Geoffrey Hubona, Ph.D., un auténtico experto en la materia, y con el que aprenderás todo lo necesario para ser más competitivo. El curso se ofrece en Inglés.

Descripción completa del curso llamado Más minería de datos con R

Course Description More Data Mining with R presents a comprehensive overview of a myriad of contemporary data mining techniques. More Data Mining with R is the logical follow-on course to the preceding Udemy course More Data Mining with R: Go from Beginner to Advanced although it is not necessary to take these courses in sequential order. Both courses examine and explain a number of data mining methods and techniques, using concrete data mining modeling examples, extended case studies, and real data sets. Whereas the preceding More Data Mining with R: Go from Beginner to Advanced course focuses on: (1) linear, logistic and local polynomial regression; (2) decision, classification and regression trees (CART); (3) random forests; and (4) cluster analysis techniques, this course, More Data Mining with R presents detailed instruction and plentiful “hands-on” examples about: (1) association analysis (or market basket analysis) and creating, mining and interpreting association rules using several case examples; (2) network analysis, including the versatile iGraph visualization capabilities, as well as social network data mining analysis cases (marriage and power; friendship links); (3) text mining using Twitter data and word clouds; (4) text and string manipulation, including the use of ‘regular expressions’; (5) time series data mining and analysis, including an extended case study forecasting house price indices in Canberra, Australia.