R&B [còn được viết là RnB] là viết tắt của Rhythm and Blues - một dòng nhạc của người da đen và rất được ưa chuộng trong cộng đồng Da đen tại Mỹ. Rymthm and Blues là sự kết hợp của 3 dòng nhạc chính là Jazz, Nhạc phúc âm [nhạc tôn giáo của đạo Cơ đốc bắt nguồn từ Thánh ca] và Blues. Nó được biểu diễn lần đầu bởi những người Mỹ gốc Phi. Dòng nhạc được các ca sĩ rất yêu chuộng như Janet Jackson, Beyonce, Amy Winehouse tin tưởng vào dòng nhạc này bởi những giai điệu làm cuốn hút người nghe. Những năm cuối 1940 Năm 1947, thuật ngữ Rymthm and Blues được tạo ra như là một thuật ngữ để quảng bá âm nhạc của Jerry Wexler, tạp chí Billboard tại Hoa Kỳ. Nó thay thế cho thuật ngữ nhạc Mỹ da đen trước đó. Trong năm này, Louis Jordan thống trị bảng xếp hạng R&B với 3/5 ca khúc đứng đầu. Ban nhạc của Jordan, The Tympany Five chơi nhạc với kèn trompet, kèn sắc xô tê nô [kèn có âm vực cao], piano và trống. Đầu những năm 50 Làm việc với những người Mỹ - Phi, chàng trai gốc Hy Lạp Johny Otis tạo ra rất nhiều ca khúc nổi tiếng vào năm 1951 bao gồm: "Double Crossing Blues", "Mistrustin' Blues" and "Cupid's Boogie", tất cả đều xếp số 1 vào năm này. Otis có được 10 bài đứng trong các bảng xếp hạng top ten năm đó. Tiếp theo là Clovers xếp thứ 5 trong bảng xếp hạng của năm với ca khúc: "Don't You Know I Love You" Nhạc cụ chính Guitar , Bass , Drum kit , kèn Acmonica , kèn trumpet , bộ gõ key board
Cảm nhận của bạn
Cảm nhận của thành viên | Xem hết
Xem hết các bình luận
Chúc mừng bạn đã thêm playlist R&B Việt [Vol. 2] thành công
Thể loại nhạc R&B [Rhythm and Blues] đang ngày càng được ưa chuộng hiện nay, bởi âm nhạc mà R&B mang lại có màu sắc trẻ trung, sôi động và cá tính. Cùng điểm qua những ca khúc R&B Việt tiêu biểu tại NhacCuaTui.com.
rút gọn
xem thêm
Cơ quan chủ quản Công ty Cổ phần Bạch Minh - Địa chỉ: P804, Tòa nhà VET, 98 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội
Email: Tel: 024 37554190 - Người chịu trách nhiệm nội dung: Ông Lê Hữu Toàn
Giấy phép MXH số 311/GP-BTTTT do Bộ Thông Tin và Truyền thông cấp ngày 04/07/2017
© 2015 Vega Corporation
Câu hỏi
- Sai
15 tháng 12 2016 lúc 10:10
10 bài hát bắt đầu bằng chữ s
Xem chi tiết
Những bài hát có " lời bài hát " bắt đầu bằng chữ RNhững bài hát có " lời bài hát " bắt đầu bằng chữ G VD: Bắt đầu bằng C : Con cò bé bé .... , Cùng anh đi qua bao ... , .... Bắt đầu bằng N : Người tôi yêu bây giờ ... , ... Ai nhanh sẽ k 3 lần . Ai đăng nội quy là con chó đang ăn cứt .
Đọc tiếp
Xem chi tiết
Tìm những bài hát có lời bắt đầu bằng R
VD:
+ Lời bài hát bắt đầu bằng V : Và giờ anh biết ...
+ Lời bài hát bắt đầu bằng C : Cùng anh đi ...
Ai nhanh sẽ k 3 lần
Xem chi tiết
bài hát nào đều bắt đầu bằng chữ B
Xem chi tiết
bài hát nào bắt đầu bằng chữ Em kết thúc bằng chữ Không [ có 5 chứ]
Em...................................không
Xem chi tiết
mn ơi giúp em
cho em hỏi bài hát nào bắt đầu bằng chữ Em kết thúc bằng chứ Không [ có 5 chữ ] ạ
Xem chi tiết
chế 1 bài hát về gia đình tất cả các từ bắt đầu bằng chữ cái b
Xem chi tiết
viết bài văn biểu cảm về người thân .
giúp minh với ,mình đang cần gấp lắm,các bạn nhớ là mở bài bắt đầu bằng câu hát hay câu thơ gì đó nhé!cảm ơn nhìu!
Xem chi tiết
Tìm những bài hát có "lời bài hát " bắt đầu bằng " K " [ kể cả nhạc chế ]
VD: bắt đầu bằng T : Tình yêu như cái lồn ... , ...
bắt đầu bằng P : phận làm con gái ... , ....
Cho thêm vào VD cũng đc
Xem chi tiết
GGPLOT2 - 3.4.0 — 3.4.0
Tạo trực quan dữ liệu thanh lịch bằng cách sử dụng ngữ pháp đồ họa
Rlang - 1.0.6 — 1.0.6
2 tháng trước bởi Lionel Henry by Lionel Henry
Chức năng cho các loại cơ sở và các tính năng lõi r và 'tidyverse'
CLI - 3.4.1 — 3.4.1
2 tháng trước bởi Gábor Csárdi by Gábor Csárdi
Trợ giúp phát triển giao diện dòng lệnh
WithR - 2.5.0 — 2.5.0
9 tháng trước bởi Lionel Henry by Lionel Henry
Chạy mã 'với' trạng thái toàn cầu được sửa đổi tạm thời
Knitr - 1.41 — 1.41
7 ngày trước bởi yihui xie by Yihui Xie
Gói đa năng để tạo báo cáo động trong r
Xfun - 0,35 — 0.35
9 ngày trước bởi yihui xie by Yihui Xie
Hỗ trợ các chức năng cho các gói được duy trì bởi 'Yihui Xie'
Jsonlite - 1.8.3 — 1.8.3
Một tháng trước bởi Jeroen Ooms by Jeroen Ooms
Một trình phân tích cú pháp và máy phát JSON đơn giản và mạnh mẽ cho r cho r
Curl - 4.3.3 — 4.3.3
2 tháng trước bởi Jeroen Ooms by Jeroen Ooms
Một khách hàng web hiện đại và linh hoạt cho r
RGEO-0,5-9 — 0.5-9
Một năm trước bởi Roger Bivand by Roger Bivand
Giao diện với động cơ hình học - Nguồn mở ['GeoS']
PS - 1.7.2 — 1.7.2
Một tháng trước bởi Gábor Csárdi by Gábor Csárdi
Danh sách, truy vấn, thao tác các quy trình hệ thống
FS - 1.5.2 — 1.5.2
một năm trước bởi gábor csárdi by Gábor Csárdi
Các hoạt động hệ thống tệp đa nền tảng dựa trên 'libuv'
BSLIB - 0.4.1 — 0.4.1
23 ngày trước bởi Carson Sievert by Carson Sievert
Tùy chỉnh 'Bootstrap' 'Sass' chủ đề cho 'Shiny' và 'Rmarkdown'
OpenSSL - 2.0.4 — 2.0.4
Một tháng trước bởi Jeroen Ooms by Jeroen Ooms
Một trình phân tích cú pháp và máy phát JSON đơn giản và mạnh mẽ cho r cho r
Curl - 4.3.3 — 2.5.1
2 tháng trước bởi Jeroen Ooms by Winston Chang
Một khách hàng web hiện đại và linh hoạt cho r
RGEO-0,5-9 — 4.0.5
Một năm trước bởi Roger Bivand by Jens Oehlschlägel
Giao diện với động cơ hình học - Nguồn mở ['GeoS']
PS - 1.7.2 — 0.1.3
Một tháng trước bởi Gábor Csárdi by Hadley Wickham
Danh sách, truy vấn, thao tác các quy trình hệ thống
FS - 1.5.2 — 0.2.6
một năm trước bởi gábor csárdi by Claus O. Wilke
Các hoạt động hệ thống tệp đa nền tảng dựa trên 'libuv'
BSLIB - 0.4.1 — 1.8-11
23 ngày trước bởi Carson Sievert by Achim Zeileis
Tùy chỉnh 'Bootstrap' 'Sass' chủ đề cho 'Shiny' và 'Rmarkdown'
OpenSSL - 2.0.4 — 0.18
Bộ công cụ để mã hóa, chữ ký và chứng chỉ dựa trên OpenSSL by Yihui Xie
R6 - 2.5.1
Một năm trước bởi Winston Chang — 1.0.1
Các lớp được đóng gói với ngữ nghĩa tham khảo by Simon Couch
bit - 4.0.5
10 ngày trước bởi Jens Oehlschlägel — 3.4.1
Một tháng trước bởi Jeroen Ooms by Jeroen Ooms
Một trình phân tích cú pháp và máy phát JSON đơn giản và mạnh mẽ cho r cho r
Curl - 4.3.3 — 0.42
2 tháng trước bởi Jeroen Ooms by Yihui Xie
Một khách hàng web hiện đại và linh hoạt cho r
RGEO-0,5-9 — 1.1-31
Một năm trước bởi Roger Bivand by Ben Bolker
Giao diện với động cơ hình học - Nguồn mở ['GeoS']
PS - 1.7.2 — 0.9
Một tháng trước bởi Gábor Csárdi by Yihui Xie
Danh sách, truy vấn, thao tác các quy trình hệ thống
FS - 1.5.2 — 0.3.3
một năm trước bởi gábor csárdi by Hadley Wickham
Các hoạt động hệ thống tệp đa nền tảng dựa trên 'libuv'
BSLIB - 0.4.1 — 1.8.8
23 ngày trước bởi Carson Sievert by Hadley Wickham
Tùy chỉnh 'Bootstrap' 'Sass' chủ đề cho 'Shiny' và 'Rmarkdown'
OpenSSL - 2.0.4 — 3.1-1
Bộ công cụ để mã hóa, chữ ký và chứng chỉ dựa trên OpenSSL by John Fox
R6 - 2.5.1
Một năm trước bởi Winston Chang — 1.3.0
2 tháng trước bởi Jeroen Ooms by Winston Chang
Một khách hàng web hiện đại và linh hoạt cho r
Câu hỏi thường gặp về 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]
Hơn 96.000 sinh viên đã tham gia khóa học Udemy r này. Khóa học không cho rằng bất kỳ kiến thức hoặc kinh nghiệm trước đây. Nó được thiết kế theo cách mà bạn có thể thành công với nó ngay cả khi không có bất kỳ nền tảng thống kê nào. Nó đưa bạn từng bước thông qua đường cong học tập dốc của R. Bạn sẽ sử dụng các bộ dữ liệu được thiết kế cụ thể để thực hành các kỹ năng bạn học trong khóa học.
Khóa học bắt đầu với việc giảng dạy cơ bản lập trình R và cách kết hợp các khái niệm lập trình và thống kê. Sau đó, khóa học tiến tới các chủ đề nâng cao như ma trận và khung dữ liệu. Tất cả các tài liệu khóa học được đan xen với nhiều lý thuyết và các ví dụ thực tế để hỗ trợ học tập. Bạn sẽ học một kỹ năng có giá trị mới trong mọi hướng dẫn và trong mỗi phần bạn sẽ hiểu cách bạn có thể áp dụng kỹ năng đó để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Điểm nổi bật chính
- Tạo trực quan hóa để nắm bắt tốt nhất phân tích của bạn và quyến rũ khán giả của bạn
- Học cách giải quyết các thách thức phân tích trong cuộc sống thực
- Tìm hiểu cách tùy chỉnh R Studio cho phù hợp với sở thích của bạn
- Tìm hiểu cách tạo và sử dụng các vectơ và ma trận trong r
- Tìm hiểu cách cài đặt các gói trong r
- Thực hành làm việc với dữ liệu tài chính, thống kê và thể thao trong r
- Biết tất cả về phân phối bình thường và luật của số lượng lớn
- Bài tập về nhà để thực hành thêm
Thời lượng: 10,5 giờ quay video theo yêu cầu: 4,6 trên đây
Rating : 4.6
Sign up Here
2. Khoa học dữ liệu và học máy bootcamp với R [UDEMY]
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]
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]
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]
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]
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.
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 với Loại 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
Bộ dữ liệu độc đáo được thiết kế với nhiều năm kinh nghiệm trong ngành
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]
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.
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
Học cách làm việc với các vectơ, ma trận, khung dữ liệu và danh sách
Điểm nổi bật chính
- Trở nên kém
- Tìm hiểu ngữ pháp của đồ họa và gói GGPLOT2
- Tìm hiểu cách trực quan hóa dữ liệu - Vẽ các loại dữ liệu khác nhau và vẽ hiểu biết sâu sắc
- Tìm hiểu bộ kỹ năng hoàn chỉnh để giải quyết một dự án khoa học dữ liệu mới
- Tìm hiểu để đưa ra quyết định được hỗ trợ bởi dữ liệu
- 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