Analyzing Big Data with Microsoft R - R - Software Development / Ontwikkeling - Programmeren (algemeen) - Data Science - Data science met R - Functioneel programmeren

Analyzing Big Data with Microsoft R. 

Bestel deze unieke Elearning cursus Fundamentals of Microsoft R online, 1 jaar 24/ 7 toegang tot rijke interactieve video’s, spraak, voortgangsbewaking door rapportages en testen per hoofdstuk om de kennis direct te toetsen.

De open-source programmeertaal R is al lange tijd populair voor gegevensverwerking en statistische analyse. R heeft een beknopte programmeertaal en een uitgebreide repository van bibliotheken van derden voor het uitvoeren van allerlei soorten analyses. Microsoft R is een verzameling pakketten, tolken en infrastructuur voor het ontwikkelen en implementeren van op R gebaseerde oplossingen voor machine learning en datawetenschap. Met Microsoft R kunnen grote datasets worden verwerkt zonder ze allemaal tegelijk in het geheugen te hoeven laden. Dit pad introduceert Microsoft R, sleutelfuncties en hun toepassing op beginners- tot gemiddeld niveau waar datawetenschappers, analisten en statistici in alle organisaties van kunnen profiteren. De training geeft een beschrijving van de belangrijkste concepten en demonstraties.

Cursusinhoud

Getting Started with Microsoft R

Course: 1 Hour, 17 Minutes

• Course Introduction
• Overview of R
• Overview of Microsoft R
• Microsoft R Products
• Introduction to Microsoft R Client
• Installing Microsoft R Client
• Integrated Development Environments (IDEs) for R
• Microsoft R Interface
• R Studio Interface
• Visual Studio for R Interface

Packages and Data Types

Course: 1 Hour, 8 Minutes

• Course Introduction
• Introduction to R Packages
• Introduction to Microsoft R Packages
• Introduction to RevoScaleR
• RevoScaleR Data Analysis Functions
• RevoScaleR Utility and Compute Functions
• Microsoft R vs. R Functions
• Introduction to MicrosoftML
• Introduction to mrsdeploy
• Introduction to olapR
• Introduction to sqlrutils

The R Language and Big Data Processing

Course: 1 Hour, 38 Minutes

• Course Introduction
• An Overview of The R Language
• R Functions
• Operators
• Expressions
• Control Structures
• Loops
• Subsetting Vectors and Lists
• Subsetting Matrices and Data Frames
• Subsetting Operators
• Dates and Times
• Debugging R Functions

Importing and Manipulating Data

Course: 1 Hour, 8 Minutes

• Course Introduction
• Importing Data in Microsoft R
• rxImport Function
• Importing Text Data
• Importing Multiple Files
• Importing SAS and SPSS Data
• Importing SQL Server Data
• Importing HDFS Data
• Importing ODBC Data

Modifying and Summarizing Data

Course: 56 Minutes

• Course Introduction
• Data Transformation
• Modifying Data
• Creating a Variable
• Converting Data Types

Data Visualization and Predictive Analytics

Course: 56 Minutes

• Course Introduction
• Introduction to Data Summarization
• Summarizing Qualitative Data
• Summarizing Quantitative Data
• Summarizing Bivariate Relationships
• rxCrossTabs Function
• rxCube Function
• rxSummary Function
• rxQuantile Function

Regression Analysis

Course: 59 Minutes

• Course Introduction
• Introduction to Linear Regression
• Linear Model Accuracy Measurement
• Microsoft R and Linear Regression
• Linear Regression Interpretation
• Nonlinear Regression

Decision Tree and Classification Analysis

Course: 1 Hour

• Course Introduction
• Introduction to Classification Algorithms
• Microsoft R's Classification Algorithms
• Naive Bayes Classifier
• Support Vector Machines
• rxOneClassSvm

Cluster Analysis and Ensemble Learning

Course: 1 Hour, 3 Minutes

• Course Introduction
• Unsupervised Learning
• Introduction to Clustering Analysis
• K-means Clustering
• rxKmeans