Analiza danych

Wykłady

1. Ogólne wiadomości R; Wywołania
2. Grafika w R; Wywołania
3. Generowanie danych, rachunek błędów; Wywołania;
4. Regresja liniowa, wielokrotna kwantylowa; Wywołania
5. Współliniowość zmiennych, regresja nieliniowa i logistyczna, gradient prosty; Wywołania
6. Analiza przeżycia; Wywołania
7. Szeregi czasowe; Wywołania
8. Redukcja wymiaru; Wywołania
9. Klasyfikacja; Wywołania
10. Analiza skupień; Wywołania

Ćwiczenia

• Ćwiczenia 1
• Ćwiczenia 2
• Ćwiczenia 3
• Ćwiczenia 4
• Ćwiczenia 5; graduate.csv
• Ćwiczenia 6
• Ćwiczenia 7; female.txt; unemp.txt
• Ćwiczenia 8
• Ćwiczenia 9
• Ćwiczenia 10

Materiały dodatkowe

• Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs – Google’s fast-paced, practical introduction to machine learning
• Getting Started in R
• David Donoho (2017). 50 Years of Data Science. Journal of Computational and Graphical Statistics, 26(4):745-766
• Kobyliński, Ł. (2018). Kim jest Data Scientist. Lubelski programista 11 (3):8-10

This class is supported by DataCamp, the most intuitive learning platform for data science and analytics. Learn any time, anywhere and become an expert in R, Python, SQL, and more. DataCamp’s learn-by-doing methodology combines short expert videos and hands-on-the-keyboard exercises to help learners retain knowledge. DataCamp offers 350+ courses by expert instructors on topics such as importing data, data visualization, and machine learning. They’re constantly expanding their curriculum to keep up with the latest technology trends and to provide the best learning experience for all skill levels. Join over 6 million learners around the world and close your skills gap.