Những bài hát dance r&b hay nhất 2022 năm 2022

Báo cáo vi phạm

Nội dung khiêu dâm

Vi phạm quyền của tôi

Chất lượng video kém, mờ

Mạng kém, bị loading và chập chờn

Nội dung bạo lực hoặc phản cảm

Nội dung kích động thù địch hoặc lạm dụng

---

Nếu bạn là chủ sở hữu video vui lòng làm theo hướng dẫn để thông báo về nội dung vi phạm bản quyền.

Toca's Miracle (Radio Edit)

Rapture (Avicii New Generation Mix)

Changed the Way You Kiss Me (Radio Edit)

You're a Superstar (Radio Edit)

Seek Bromance (Avicii Vocal Edit)

Castles in the Sky (feat. Marsha) [Radio Mix]

When Love Takes Over (feat. Kelly Rowland)

Come With Me (Radio Edit)

Around the World (La La La La La) [Radio Version]

Stereo Love (feat. Vika Jigulina) [Digital Dog Uk Radio Edit]

Take Me To The Clouds Above (LMC Vs. U2 / Radio Edit)

Everytime We Touch (Radio Edit)

The Rhythm of the Night (Lee Marrow Space Mix)

Destination Calabria (feat. Crystal Waters) [Uk Radio Edit]

Raindrops (Encore Une Fois, Pt. II) [feat. Stunt] [Radio Edit]

The Logical Song (2013 Remastered Version) [Radio Edit]

Everybody's Free (Single Version)

Music Sounds Better with You (Radio Edit)

Don't You Worry Child (Radio Edit) [feat. John Martin]

What's It Gonna Be (feat. Platnum) [Agent X Re-Rub Edit]

I Luv U Baby (feat. Walter Taieb) [Edit]

It's Over Now (feat. Siobhan)

Feel So Close (Radio Edit)

Wearing My Rolex (Radio Edit)

Hot Right Now (feat. Rita Ora) [Radio Edit]

Louder (feat. Sian Evans) [Radio Edit]

9 PM - Till I Come (Radio Edit)

Gecko (Overdrive) [Radio Edit]

Adagio for Strings (Radio Edit)

Party Rock Anthem (feat. Lauren Bennett & GoonRock)

Push the Feeling On (Mk Dub Revisited Edit)

Boogie 2Nite (Seamus Haji Big Love Edit)

Don't Give Me Your Life (Radio Version)

Gotta Get Thru This (D'N'D Radio Edit)

I Like the Way (Radio Edit)

Love on My Mind (feat. Amanda Wilson) [Radio Edit]

Put Your Hands up for Detroit (Radio Edit)

Dreamer (Janice Robinson Vocal)

Dancing In the Dark (Radio Edit)

You Don't Know Me (feat. Duane Harden) [Radio Edit]

All Cried Out (feat. Alex Newell)

Another Chance (Radio Edit)

Silence (feat. Sarah McLachlan) [Tiësto's In Search Of Sunrise Radio Edit]

Kernkraft 400 (Original Radio Edit)

Two Can Play That Game (K Klassik Radio Mix)

Million Voices (Radio Edit)

Love Generation (feat. Gary Pine) [Radio Edit]

We No Speak Americano (UK radio edit)

Needin' U (I Needed U) [feat. Juliet Roberts] [Radio Mix]

The Launch (Uk Radio Edit)

Missing (Todd Terry Remix)

My Love (feat. Jess Glynne)

Groovejet (If This Ain't Love) [feat. Sophie Ellis-Bextor]

2 Times (Original Radio Edit)

The Bomb (These Sounds Fall into My Mind) [Radio Edit]

Sing It Back (Boris Dlugosch Mix)

Day 'n' Nite (Crookers Remix)

Professional Widow (Armand's Star Trunk Funkin' Mix) [Radio Edit]

Sun Is Shining (De Luxe Edit)

Make Luv (feat. Oliver Cheatham)

U Sure Do (Strike 7" Mix)

Things Can Only Get Better

Yeah Yeah (D Ramirez Vocal Radio Edit)

Sun Is Up (Play & Win Radio Version)

My My My (Original Club Mix)

Starlight (Radio Edit) [feat. Mani Hoffman]

Move Your Feet (Radio Edit)

Gypsy Woman (She's Homeless) [Mixed]

Red Alert (Jaxx Radio Mix)

King of My Castle (Roy Malone Mix)

Thunder in My Heart Again (Miami Calling) [feat. Leo Sayer]

Shooting Star (feat. Karen Parry) [Extended Mix]

Satisfaction (Uk Radio Edit)

Show Me Love (Extended Mix)

U R the Best Thing (Perfecto Radio Mix)

Let Me Show You (7" Edit)

Feel It (feat. Maya) [Blunt Edit]

Riverside (Let's Go!) [feat. Wizard Sleeve] [Dirty Edit]

Let the Music (Lift You Up)

Re-Rewind (feat. Craig David) (feat. Craig David)

Don't Call Me Baby (Original 12" Mix)

Passion (Do You Want It Right Now) [Radio Edit]

I'm Not Alone (Radio Edit)

Please Don't Go (Radio Cut)

Not Over Yet (Perfecto Edit)

Rockin' for Myself (Radio Edit)

Sweet Like Chocolate (Radio Edit)

Lola's Theme (Lola's Loungin' Mix)

Blurred (Pianoman Original Edit)

I Need a Lover Tonight (Edit)

(I Wanna Give You) Devotion (Original Radio Version)

Wasted (feat. Matthew Koma)

Such a Good Feeling (Radio Mix)

Now You're Gone (DJ Alex Extended Mix) [feat. DJ Mental Theos Bazzheadz]

Space Cowboy (Classic Radio)

The Real Thing (Radio Edit)

I See You Baby (feat. Gram'ma Funk) [Fatboy Slim Radio Edit]

Reach Up (Papa's Got a Brand New Pig Bag) [Radio Edit]

Rhythm Is a Mystery (7'' Edit)

Saturday Night Party (Read My Lips)

(Everybody's Got To Learn Sometime) I Need Your Loving

Shake Ya Shimmy (Radio Edit) [Porn Kings vs Flip & Fill] [feat. 740 Boyz] [Porn Kings Vs. Flip & Fill]

Insanity (Classic Radio Edit)

I Like To Move It (feat. The Mad Stuntman) [Erick "More" Album Mix]

Keep Warm (Short Version)

Don't You Want Me (Hooj Mix)

Gonna Make You Sweat (Everybody Dance Now)

Closer Than Close (Mentor Remake)

Câu hỏi thường gặp về lập trình R

Nội dung Câu hỏi thường gặp này đã được cung cấp cho mục đích thông tin.Người học được khuyên nên tiến hành nghiên cứu bổ sung để đảm bảo rằng các khóa học và thông tin khác theo đuổi đáp ứng các mục tiêu cá nhân, chuyên nghiệp và tài chính của họ.

Chúng tôi chọn và xem xét các khóa học một cách độc lập.Bài đăng này có thể chứa các liên kết liên kết.Nếu bạn mua thông qua các liên kết này, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng, giúp hỗ trợ trang web của chúng tôi.

• 1. Khóa học lập trình R A-Z ™: R cho khoa học dữ liệu với các bài tập thực (UDEMY)
• 2. Khoa học dữ liệu và học máy bootcamp với R (UDEMY)
• 3. Chứng nhận lập trình R từ Đại học Johns Hopkins (Coursera)
• 4. Lập trình khoa học dữ liệu với chương trình N Nanodegree (Udacity)
• 5. Khoa học dữ liệu: Giấy chứng nhận cơ bản của Đại học Harvard (EDX)
• 6. Thống kê với chứng nhận R của Đại học Duke (Coursera)
• 7. Lập trình R: Phân tích nâng cao trong R cho Khoa học dữ liệu (UDEMY)
• 8. Làm chủ phát triển phần mềm trong chứng nhận R của Đại học Johns Hopkins (Coursera)
• 9. Học R (Học tập LinkedIn - Lynda)
• 10. Lập trình R cho Thống kê và Khoa học dữ liệu (UDEMY)
• 11. Thống kê với R - Cấp độ mới bắt đầu (UDEMY)

Các công nghệ khoa học dữ liệu đã chuyển đổi cách các nhà phân tích được sử dụng để khai thác dữ liệu.Ngôn ngữ lập trình R là một trong những công nghệ khoa học dữ liệu hàng đầu như vậy.Theo khảo sát của Burtch Works 2017, 40% các nhà khoa học dữ liệu được khảo sát thích R. chắc chắn là ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới.

R là môi trường phần mềm và ngôn ngữ lập trình được tạo riêng cho các tính toán thống kê và ứng dụng đồ họa.Nó đã đạt được rất nhiều lực kéo kể từ khi thành lập, giờ đây trở thành công cụ hàng đầu để học máy, phân tích dữ liệu & trực quan hóa và thống kê.Với sự bùng nổ lớn về dữ liệu lớn, rất nhiều cơ hội việc làm khoa học dữ liệu đang được tạo ra mỗi ngày và chuyên môn về lập trình R sẽ hỗ trợ bạn đưa sự nghiệp của bạn làm nhà khoa học dữ liệu lên một tầm cao mới.

Khi bạn tìm kiếm khóa học hoặc lớp học lập trình R, bạn sẽ tìm thấy rất nhiều tài nguyên.Nhưng có một vài khóa học chất lượng tốt có sẵn miễn phí.Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi đã được lựa chọn cẩn thận, chứng nhận lập trình R, khóa học, lớp học, hướng dẫn và đào tạo trực tuyến có sẵn trực tuyến.Danh sách này bao gồm cả các khóa học miễn phí và trả phí có thể được thực hiện bởi bất kỳ người học cấp độ mới bắt đầu và chuyên gia nào.Đây không chỉ áp dụng cho việc học khoa học dữ liệu và học máy mà còn hữu ích không kém cho bất kỳ ai học lập trình R để sử dụng trong các lĩnh vực đồ họa và thống kê.

1. Khóa học lập trình R A-Z ™: R cho khoa học dữ liệu với các bài tập thực (UDEMY)

2. Khoa học dữ liệu và học máy bootcamp với R (UDEMY)

3. Chứng nhận lập trình R từ Đại học Johns Hopkins (Coursera)

4. Lập trình khoa học dữ liệu với chương trình N Nanodegree (Udacity)

Điểm nổi bật chính

• 5. Khoa học dữ liệu: Giấy chứng nhận cơ bản của Đại học Harvard (EDX)
• 6. Thống kê với chứng nhận R của Đại học Duke (Coursera)
• 7. Lập trình R: Phân tích nâng cao trong R cho Khoa học dữ liệu (UDEMY)
• 8. Làm chủ phát triển phần mềm trong chứng nhận R của Đại học Johns Hopkins (Coursera)
• 9. Học R (Học tập LinkedIn - Lynda)
• 10. Lập trình R cho Thống kê và Khoa học dữ liệu (UDEMY)
• 11. Thống kê với R - Cấp độ mới bắt đầu (UDEMY)
• Các công nghệ khoa học dữ liệu đã chuyển đổi cách các nhà phân tích được sử dụng để khai thác dữ liệu.Ngôn ngữ lập trình R là một trong những công nghệ khoa học dữ liệu hàng đầu như vậy.Theo khảo sát của Burtch Works 2017, 40% các nhà khoa học dữ liệu được khảo sát thích R. chắc chắn là ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới.

R là môi trường phần mềm và ngôn ngữ lập trình được tạo riêng cho các tính toán thống kê và ứng dụng đồ họa.Nó đã đạt được rất nhiều lực kéo kể từ khi thành lập, giờ đây trở thành công cụ hàng đầu để học máy, phân tích dữ liệu & trực quan hóa và thống kê.Với sự bùng nổ lớn về dữ liệu lớn, rất nhiều cơ hội việc làm khoa học dữ liệu đang được tạo ra mỗi ngày và chuyên môn về lập trình R sẽ hỗ trợ bạn đưa sự nghiệp của bạn làm nhà khoa học dữ liệu lên một tầm cao mới.
Rating : 4.6
Sign up Here

2. Khoa học dữ liệu và học máy bootcamp với R (UDEMY)

3. Chứng nhận lập trình R từ Đại học Johns Hopkins (Coursera)

Đây là một khóa học R rất toàn diện với hơn 100 bài giảng video HD, sổ ghi chép mã chi tiết cho mỗi bài giảng, 8 bài báo và 3 tài nguyên có thể tải xuống.Nó đưa bạn qua thiết lập môi trường để bắt đầu và sau đó là những điều cơ bản của lập trình trong R cùng với các vectơ, ma trận và khung dữ liệu.Sau đó, nó bao gồm trực quan hóa dữ liệu trong R dẫn đến dự án Capstone Data.Hơn nữa, khóa học đào sâu vào học máy với hàng tá dự án danh mục đầu tư.Bạn nhận được một chứng chỉ hoàn thành về việc hoàn thành khóa học.

Điểm nổi bật chính

• Tạo trực quan hóa dữ liệu
• Sử dụng R để thao tác dữ liệu một cách dễ dàng
• Sử dụng R để xử lý các tệp CSV, Excel, SQL hoặc máy quét web
• Tìm hiểu các thuật toán học máy bao gồm các chủ đề như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và các chủ đề nâng cao hơn như tress quyết định, rừng ngẫu nhiên và máy vectơ hỗ trợ
• Các bài tập lập trình R, dự án capstone và các dự án danh mục đầu tư máy học
• Truy cập vào diễn đàn Hỏi & Đáp trực tuyến
• Khám phá khai thác dữ liệu của Twitter để chăm sóc các chủ đề và tạo một đám mây từ các chủ đề này

Thời lượng: 17,5 giờ quay video theo yêu cầu: 4,6 trên đây
Rating : 4.6
Sign up Here

3. Chứng nhận lập trình R từ Đại học Johns Hopkins (Coursera)

Khóa học này là một phần của chuyên môn khoa học dữ liệu từ Đại học Johns Hopkins.Nó nhằm mục đích dạy R như một ngôn ngữ lập trình và cách sử dụng R để phân tích dữ liệu hiệu quả.Nó bao gồm các vấn đề thực tế trong việc lập trình trong R, đọc dữ liệu vào R, truy cập các gói R, viết các chức năng R, gỡ lỗi, lập hồ sơ mã R, và tổ chức và nhận xét mã R.

Chứng nhận này trong lập trình R bắt đầu với các khối xây dựng cơ bản của R như các kiểu dữ liệu, các chức năng để đọc và ghi dữ liệu, v.v. Sau đó, nó tiến hành xây dựng cách viết các chương trình R bằng cách sử dụng các cấu trúc điều khiển, chức năng R và các hoạt động cơ bản trên dữ liệu.Bạn cũng sẽ tìm hiểu về hồ sơ mã và gỡ lỗi.Khóa học cũng khám phá cách mô phỏng dữ liệu trong R, đóng vai trò là cơ sở để thực hiện các nghiên cứu mô phỏng.

Khóa học được hướng dẫn bởi Roger D. Peng, Tiến sĩ, Phó giáo sư, Thống kê sinh học;Jeff Leek, Tiến sĩ, Phó giáo sư, Thống kê sinh học và Brian Caffo, Giáo sư Tiến sĩ, Thống kê Sinh học.

Điểm nổi bật chính

• Tìm hiểu cách cài đặt và định cấu hình phần mềm cần thiết cho môi trường lập trình thống kê
• Bao gồm lịch sử của r và s
• Tìm hiểu để thu thập thông tin chi tiết bằng cách sử dụng R Profiler
• Hiểu các khái niệm ngôn ngữ lập trình và việc triển khai của chúng trong r
• Sử dụng các chức năng vòng lặp R và công cụ gỡ lỗi
• Đến từ trường đại học có uy tín và các giáo sư rất được hoan nghênh

Thời lượng: Khoảng.20 giờ tăng: 4,6 trên đây
Rating : 4.6
Sign up Here

4. Lập trình khoa học dữ liệu với chương trình N Nanodegree (Udacity)

Chương trình nanodegree này chuẩn bị cho người học cho sự nghiệp khoa học dữ liệu bằng cách dạy cho họ các công cụ lập trình dữ liệu cơ bản của R, SQL, dòng lệnh và git.Đây là một chương trình giới thiệu và được cấu trúc như một loạt 3 khóa học - Giới thiệu về SQL, Giới thiệu về lập trình R và giới thiệu về kiểm soát phiên bản.Trong quá trình của chương trình, người học hoàn thành ba dự án, tập trung vào ngôn ngữ R.

Trong mô -đun về lập trình R, bạn sẽ bắt đầu bằng cách hiểu các trường hợp sử dụng phổ biến của R và lý do tại sao nó phổ biến cùng với cài đặt & thiết lập môi trường R.Bạn sẽ học cách đại diện và lưu trữ dữ liệu bằng cách sử dụng các loại dữ liệu R và biến, và sử dụng các điều kiện và vòng lặp để kiểm soát luồng của các chương trình.Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các cấu trúc dữ liệu phức tạp như danh sách để lưu trữ các bộ sưu tập dữ liệu liên quan.Ngoài ra, bạn sẽ học cách viết các chức năng tùy chỉnh của riêng mình, viết tập lệnh và xử lý các lỗi.Trực quan hóa dữ liệu Sử dụng thư viện R cũng được đề cập sâu.

Điểm nổi bật chính

• Tìm hiểu các ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất (R và SQL) được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu
• Học cách thực hiện trực quan hóa đẹp bằng thư viện GGPLOT2
• Sử dụng bộ dữ liệu kim cương phổ biến để đặt các kỹ năng R của bạn để làm việc
• Các dự án liên quan đến ngành để có được kinh nghiệm thực hành
• Phản hồi được cá nhân hóa về các dự án từ mạng lưới hơn 900 người đánh giá dự án
• Nhận quyền truy cập vào trung tâm sinh viên để kết nối với những người học đồng nghiệp
• Nhận quyền truy cập vào các dịch vụ hỗ trợ nghề nghiệp và hỗ trợ nghề nghiệp kỹ thuật
• Không có yêu cầu kinh nghiệm trước để đăng ký cho chương trình

Thời lượng: 3 tháng, 10 giờ mỗi tuần: 4,5 lần ở đây
Rating : 4.5
Sign up Here

5. Khoa học dữ liệu: Giấy chứng nhận cơ bản của Đại học Harvard (EDX)

Đây là khóa học đầu tiên trong chương trình Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu 9 phần do Harvardx cung cấp trên nền tảng EDX.Mục tiêu của khóa học EDX R này là giới thiệu cho người học về những điều cơ bản của lập trình R.Khóa học này không có điều kiện tiên quyết nên nó phù hợp cho bất kỳ ai bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.Nó cũng hữu ích không kém cho bất kỳ ai có kinh nghiệm lập trình trong một ngôn ngữ khác, nhưng muốn học lập trình R.

Khóa học chứng nhận lập trình R này sử dụng bộ dữ liệu trong thế giới thực về tội phạm ở Hoa Kỳ để dạy cách giải quyết các vấn đề thực sự bằng cách sử dụng R. Nó bao gồm các chức năng và loại dữ liệu R, hoạt động vector và các chức năng nâng cao như sắp xếp.Bạn có thể học cách áp dụng các tính năng lập trình chung như xây dựng có điều kiện, IF-else, và các lệnh cho vòng lặp và cách xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Người hướng dẫn khóa học Rafael Irizarry thực hiện một công việc tuyệt vời giải thích các chủ đề trong ngôn ngữ đơn giản làm cho các chủ đề phức tạp rất dễ hiểu.Có một số bài tập lập trình để củng cố việc học.Khóa học có sẵn miễn phí nhưng bạn cần phải trả một khoản phí nhỏ cho các kỳ thi được phân loại và chứng chỉ hoàn thành.

Điểm nổi bật chính

• Xây dựng một nền tảng vững chắc để chuẩn bị cho các khóa học chuyên sâu hơn
• Tìm hiểu dữ liệu gây tranh cãi với DPPLYR, trực quan hóa dữ liệu với GGPLOT2, tổ chức tệp với Unix/Linux, điều khiển phiên bản với Git và GitHub và Chuẩn bị tài liệu có thể tái tạo với RSTUDIO
• Tìm hiểu để thực hiện các hoạt động trong R bao gồm cả việc sắp xếp và thực hiện các lô
• Học cách giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng bộ dữ liệu thực tế

Thời lượng: 8 tuần, 1 đến 2 giờ mỗi tuần: 4,6 thiết kế ở đây
Rating : 4.6
Sign up Here

6. Thống kê với chứng nhận R của Đại học Duke (Coursera)

Thống kê với chứng nhận R là một trong những khóa học tốt nhất để tổng thể thống kê với R. Bạn sẽ học cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong R và tạo các báo cáo phân tích dữ liệu có thể tái tạo.

Chuyên môn thống kê R này bao gồm 5 khóa học - Giới thiệu về xác suất và dữ liệu, thống kê suy luận, hồi quy tuyến tính và mô hình hóa, thống kê và thống kê Bayes với R Capstone.Dự án Capstone sẽ là một phân tích sử dụng R trả lời một câu hỏi khoa học/kinh doanh cụ thể được cung cấp bởi nhóm khóa học.Bộ dữ liệu để phân tích sẽ được cung cấp cho người học và họ sẽ cần áp dụng các phương pháp và kỹ thuật khác nhau được học trong các khóa học trước.

Tiến sĩ Mine çetinkaya-Rundel là giảng viên chính của chương trình cùng với ba giáo sư khác của Khoa Khoa học Thống kê Đại học Duke.Không cần kinh nghiệm lập trình để tham gia chương trình này, chỉ là kiến thức về toán học cơ bản và sự quan tâm thực sự trong phân tích dữ liệu.

Điểm nổi bật chính

• Xây dựng một nền tảng vững chắc để chuẩn bị cho các khóa học chuyên sâu hơn
• Tìm hiểu dữ liệu gây tranh cãi với DPPLYR, trực quan hóa dữ liệu với GGPLOT2, tổ chức tệp với Unix/Linux, điều khiển phiên bản với Git và GitHub và Chuẩn bị tài liệu có thể tái tạo với RSTUDIO
• Tìm hiểu để thực hiện các hoạt động trong R bao gồm cả việc sắp xếp và thực hiện các lô
• Học cách giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng bộ dữ liệu thực tế
• Thời lượng: 8 tuần, 1 đến 2 giờ mỗi tuần: 4,6 thiết kế ở đây
• 6. Thống kê với chứng nhận R của Đại học Duke (Coursera)
• Thống kê với chứng nhận R là một trong những khóa học tốt nhất để tổng thể thống kê với R. Bạn sẽ học cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong R và tạo các báo cáo phân tích dữ liệu có thể tái tạo.

Chuyên môn thống kê R này bao gồm 5 khóa học - Giới thiệu về xác suất và dữ liệu, thống kê suy luận, hồi quy tuyến tính và mô hình hóa, thống kê và thống kê Bayes với R Capstone.Dự án Capstone sẽ là một phân tích sử dụng R trả lời một câu hỏi khoa học/kinh doanh cụ thể được cung cấp bởi nhóm khóa học.Bộ dữ liệu để phân tích sẽ được cung cấp cho người học và họ sẽ cần áp dụng các phương pháp và kỹ thuật khác nhau được học trong các khóa học trước.
Rating : 4.7
Sign up Here

Tiến sĩ Mine çetinkaya-Rundel là giảng viên chính của chương trình cùng với ba giáo sư khác của Khoa Khoa học Thống kê Đại học Duke.Không cần kinh nghiệm lập trình để tham gia chương trình này, chỉ là kiến thức về toán học cơ bản và sự quan tâm thực sự trong phân tích dữ liệu.

Đạt được sự thành thạo thống kê phân tích dữ liệu bao gồm suy luận, mô hình hóa và phương pháp Bayesian

Tìm hiểu để đánh giá và trực quan hóa dữ liệu với các gói R để phân tích dữ liệu

Hiểu các mô hình hồi quy đơn giản và nhiều tuyến tính

Điểm nổi bật chính

• Thực hiện suy luận và mô hình hóa thống kê thường xuyên và Bayes để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
• Đạt được chuyên môn cần thiết để áp dụng cho phân tích thống kê hoặc vị trí nhà khoa học dữ liệu
• Rất nhiều bài tập thực hành và bài kiểm tra
• Truy cập vào diễn đàn với sự trợ giúp tuyệt vời để giải quyết nghi ngờ
• Thời lượng: Khoảng.7 tháng, 4 giờ mỗi tuần: 4,7 thiết kế ở đây
• 7. Lập trình R: Phân tích nâng cao trong R cho Khoa học dữ liệu (UDEMY)
• Nếu bạn có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình R và muốn đưa các kỹ năng của bạn lên cấp độ tiếp theo, thì đây là khóa học lập trình R tốt nhất cho bạn.Nó tập trung vào khoa học dữ liệu & phân tích và phân tích thống kê bằng ngôn ngữ R.Người hướng dẫn Kirill Eremenko đưa bạn qua các khái niệm phức tạp theo cách khá đơn giản và dễ hiểu.
• Khóa học bao gồm 51 bài giảng bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu, danh sách trong R và Ứng dụng chi tiết về các chức năng.Bạn sẽ tìm hiểu cách chuẩn bị dữ liệu để phân tích trong r, thực hiện phương pháp cắt bỏ trung bình, làm việc với thời gian ngày trong r, cách sử dụng danh sách trong r, cách sử dụng các chức năng áp dụng thay vì các vòng lặp, cách tổ chức các chức năng do người dùng xác định vớiLoại chức năng, v.v.

Khóa học này không dành cho người mới bắt đầu hoàn chỉnh và giả định kiến thức cơ bản về R. Kiến thức về gói GGPLOT2, khung dữ liệu, vectơ và hoạt động vector hóa cũng được khuyến nghị.
Rating : 4.7
Sign up Here

Khóa học cấp độ nâng cao cho những người muốn lặn sâu vào r

Đào tạo video r chuyên nghiệp

Chương trình chứng nhận ngôn ngữ R này bao gồm 5 khóa học.Nó bắt đầu với phần giới thiệu về R (các khái niệm nền tảng thiết yếu của R) và sau đó chuyển sang các chủ đề nâng cao như lập trình chức năng, lập trình hướng đối tượng, xử lý lỗi, định nghĩa người dùng, gói R và bảo trì phần mềm.Nó kết thúc với một dự án capstone trong chương trình R.Bạn sẽ thấy rằng trong suốt chương trình, trọng tâm là các khía cạnh của ngôn ngữ R hữu ích cho việc tạo các công cụ và mã có thể được sử dụng bởi những người khác.

Khóa học giả định một số kinh nghiệm lập trình (trong bất kỳ ngôn ngữ nào) và kiến thức làm việc về toán học lên đến đại số.

Điểm nổi bật chính

• Đạt được sự lưu loát tại bảng điều khiển r
• Có thể tạo các bộ dữ liệu gọn gàng từ một loạt các nguồn dữ liệu có thể
• Tìm hiểu để xác định các loại dữ liệu mới trong r và phát triển một vũ trụ chức năng cụ thể cho các loại dữ liệu đó
• Tìm hiểu cách phân phối các gói qua Cran và GitHub
• Tạo các khối xây dựng trực quan mới bằng cách sử dụng khung GGPLOT2

Thời lượng: Flexiblerating: 4,4Sign ở đây
Rating : 4.4
Sign up Here

9. Học R (Học tập LinkedIn - Lynda)

Đây là một khóa học cấp độ mới bắt đầu giới thiệu cho bạn ngôn ngữ lập trình R.Nó bắt đầu với các hướng dẫn về cài đặt R, thiết lập môi trường R và sử dụng R Studio.Sau đó, nó tiến hành bao gồm cách đọc dữ liệu từ bảng tính & SPSS, cách sử dụng và quản lý các gói cho các chức năng R nâng cao.

Người hướng dẫn của khóa học này là Barton Poulson, một giáo sư, nhà thiết kế và chuyên gia phân tích dữ liệu.Anh ấy có hiệu quả đưa bạn qua một số ví dụ về cách tạo biểu đồ và âm mưu, kiểm tra các giả định thống kê và độ tin cậy của dữ liệu của bạn, tìm kiếm các ngoại lệ dữ liệu và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu khác.

Điểm nổi bật chính

• Đạt được sự lưu loát tại bảng điều khiển r
• Có thể tạo các bộ dữ liệu gọn gàng từ một loạt các nguồn dữ liệu có thể
• Tìm hiểu để xác định các loại dữ liệu mới trong r và phát triển một vũ trụ chức năng cụ thể cho các loại dữ liệu đó
• Tìm hiểu cách phân phối các gói qua Cran và GitHub
• Tạo các khối xây dựng trực quan mới bằng cách sử dụng khung GGPLOT2
• Thời lượng: Flexiblerating: 4,4Sign ở đây

9. Học R (Học tập LinkedIn - Lynda)
Rating : 4.6
Sign up Here

Đây là một khóa học cấp độ mới bắt đầu giới thiệu cho bạn ngôn ngữ lập trình R.Nó bắt đầu với các hướng dẫn về cài đặt R, thiết lập môi trường R và sử dụng R Studio.Sau đó, nó tiến hành bao gồm cách đọc dữ liệu từ bảng tính & SPSS, cách sử dụng và quản lý các gói cho các chức năng R nâng cao.

Người hướng dẫn của khóa học này là Barton Poulson, một giáo sư, nhà thiết kế và chuyên gia phân tích dữ liệu.Anh ấy có hiệu quả đưa bạn qua một số ví dụ về cách tạo biểu đồ và âm mưu, kiểm tra các giả định thống kê và độ tin cậy của dữ liệu của bạn, tìm kiếm các ngoại lệ dữ liệu và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu khác.

Học cách sử dụng các biểu đồ, chẳng hạn như biểu đồ, biểu đồ thanh, sơ đồ phân tán và sơ đồ hộp, để có được bức tranh lớn về dữ liệu của bạn

Điểm nổi bật chính

• Tìm hiểu các thống kê mô tả như phương tiện, độ lệch chuẩn và mối tương quan để mô tả chính xác hơn
• Tìm hiểu các thống kê suy luận như hồi quy, kiểm tra t, phân tích phương sai và kiểm tra chi bình phương để xác định độ tin cậy của kết quả của bạn
• Học cách tạo biểu đồ trình bày đẹp để chia sẻ kết quả phân tích của bạn
• Một số bài tập hấp dẫn có sẵn với các bộ dữ liệu có thể được tải xuống
• Xem Chế độ ngoại tuyến cho phép người học tải xuống các khóa học trên thiết bị di động và xem chúng khi đang di chuyển mà không cần kết nối Internet
• Thời lượng: 2 giờ 25 phút: 4,6 trên đây
• 10. Lập trình R cho Thống kê và Khoa học dữ liệu (UDEMY)
• Chương trình chứng nhận R này là giới thiệu toàn diện nhất về lập trình R về thống kê và khoa học dữ liệu.Mục đích của khóa học này là để nâng cao bạn trở thành người mới bắt đầu bằng ngôn ngữ R sang một chuyên gia chuyên gia, người có thể đưa ra thao tác dữ liệu theo yêu cầu.Bạn sẽ được tiếp xúc với các nguyên tắc cơ bản của lập trình, kỹ thuật và công cụ thao tác dữ liệu, và trực quan hóa dữ liệu và sơ đồ.Nó cũng bao gồm một hướng dẫn từng bước để thống kê.

Lớp học lập trình R này là một sự pha trộn rất tốt của lý thuyết và thực hành.Nó chăm sóc để tăng dần xây dựng kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực tế của bạn.Nhiều bài tập bao gồm trong khóa học giúp củng cố việc học của bạn.Nó cũng bao gồm bài tập về nhà và các dự án để thách thức hơn nữa người học.Khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ nhận được một chứng chỉ có thể kiểm chứng.
Rating : 4.5
Sign up Here

Tìm hiểu thống kê mô tả và các nguyên tắc cơ bản của thống kê suy luận

Khoảng tin cậy chính và kiểm tra giả thuyết, cũng như hồi quy và phân tích cụm

Học cách làm việc với các vectơ, ma trận, khung dữ liệu và danh sách

Điểm nổi bật chính

• Học cách xây dựng bảng tần số và bảng chéo
• Học cách tạo biểu đồ và biểu đồ tần số tích lũy
• Tìm hiểu để xây dựng biểu đồ cột, biểu đồ biểu đồ trung bình, biểu đồ boxplot và biểu đồ phân tán
• Nhận các chỉ số thống kê bởi các nhóm nhỏ của dân số
• Tìm hiểu làm thế nào để kiểm tra tính bình thường và cho sự hiện diện của các ngoại lệ
• Học cách xác định độ lệch và kurtosis
• Học cách thực hiện bài kiểm tra một mẫu, bài kiểm tra nhị thức và bài kiểm tra chi bình phương để phù hợp

Thời lượng: 3 giờ quay video theo yêu cầu: 4.2Sign ở đây
Rating : 4.2
Sign up Here