R Programming - Project based

R でプログラムする方法と、効果的なデータ分析のために R を使用する方法を学びます。統計プログラミング環境に必要なソフトウェアをインストールして構成する方法を学び、一般的なプログラミング言語の概念を高レベルの統計言語で実装するときに説明します。

このアプリは、R でのプログラミング、R へのデータの読み取り、R パッケージへのアクセス、R 関数の作成、デバッグ、R コードのプロファイリング、R コードの整理とコメントなど、統計計算の実用的な問題をカバーしています。統計データ分析のトピックは、実際の例を提供します。

これが R プログラミングの強みであり、学習するにつれて簡単に学習できます。必要なのはデータと、そのデータの分析に基づいて結論を導き出す明確な意図だけです。

実際、R は、学生がデータをいじりながらプログラミングを学ぶのに役立つプログラミング言語として当初意図された言語 S プログラミングの上に構築されています。

R プログラミング - プロジェクト ベースのチュートリアル ポイント アプリケーションには、次のトピックが含まれます。

R プログラミングの基本チュートリアル -

- Rのインストール

- R スタジオ IDE

- R 長所と短所

- Rパッケージ

- Rプログラミングのキーワード

- R の演算子

- R関数

- R の文字列

- R クラスとオブジェクトなど

R ステートメントと R ループ -

- Rif文

- If-else ステートメント

- Relse if文

- R スイッチ ステートメント

- R次のステートメント

- R ブレーク ステートメント

- R ループ

・Rリピートループ

- R while ループなど

Rのデータ構造 -

- R ベクトル

- R リスト

- R 配列

- R マトリックス

- R データ フレーム

- R ファクターなど

データ インターフェイスとデータの視覚化

- R CSVファイル

・Rエクセルファイル

- R バイナリ ファイル

- R JSONファイル

- R XML ファイル

- R データベース

- R データの視覚化

- R 円グラフ

- R 棒グラフ

- R ボックス プロット

- R ヒストグラム

- R 線グラフなど

R 回帰 -

- 線形回帰

- R-多重線形回帰

- R ロジスティック回帰

- R ポアソン回帰など

R統計 -

- R 正規分布

- 二項分布

- R分類

- R-時系列分析

- R-ランダムフォレスト

- R の T 検定

- カイ二乗検定

- R v/s Python など

R実践プログラム -

R インタビューの質疑応答 -

アプリの特徴:-

完全に無料です。

理解しやすい。

非常に小さなサイズのアプリ。