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Los profesionales de Data Science et Machine Learning son los perfiles ténicos con mayor sueldo actualmente.
Este master está diseñado para aprender desde cero, paso a paso, hasta convertirte en un experto.
Configuración del entorno (instalación de R y RStudio)
Introducción a R (operaciones aritméticas, variables, tipos de datos, vectores, operadores de comparación, ayuda y documentación)
Matrices en R (operaciones aritméticas con matrices, selección de elementos, selección por filas y columnas, función factor)
Cadres de données en R (creación de Data Frames, jeu de données, selección y ordenación, exportar e importar datos, tratamiento de valores nulos)
Listas en R (creación y manejo de listas)
Entrada y salida de datos en R (ficheros csv, ficheros excel, bases de datos)
Programación básica de R (operadores lógicos, condicionales sinon, bucle while, bucle for, funciones)
Programación avanzada de R (funciones predefinidas, funciones sobre vectores, funciones anónimas, funciones matemáticas, expresiones regulares, fechas y horas)
Manipulación de datos con R (manipulación de datos con dplyr, operador pipe, limpieza de datos con tidyr)
Visualización de datos con R (histogrammes, nuages de points, graphiques à barres, boîtes à moustaches, gráficos de distribución, límites y dimensiones)
Gráficos interactivos con Plotly
Introducción a Machine Learning
Apprentissage automatique – Regresión lineal
Apprentissage automatique – Regresión logística
Apprentissage automatique – K vecinos más cercanos
Apprentissage automatique – Árboles de decisión
Apprentissage automatique – Forêt aléatoire
Apprentissage automatique – Máquinas de vectores de soporte
Apprentissage automatique – K medias
Deep Learning – Redes neuronales
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