Data Science using R programming language APK

O mercado de ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial está em franca expansão.
A ciência de dados está basicamente convertendo dados estruturados ou não estruturados em insight, entendimento e conhecimento usando métodos, processos e algoritmos científicos.

R é uma linguagem de código aberto gratuita usada como software de estatística e visualização. Ele pode lidar com dados estruturados (organizados) e semiestruturados (semi-organizados).

Para aprender R para ciência de dados, cobrimos todos os aspectos da seguinte maneira:

& # 10020; Introdução
& # 10020; Tipos de dados em R
& # 10020; Variáveis ​​em R
& # 10020; Operadores em R
& # 10020; Declarações condicionais
& # 10020; Instruções de loop
& # 10020; Instruções de controle de loop
& # 10020; R Script
& # 10020; Funções R
& # 10020; Função Personalizada
& # 10020; Estruturas de dados
& # 8270; Vetores atômicos
& # 8270; Matriz
& # 8270; Matrizes
& # 8270; Fatores
& # 8270; Quadros de dados
& # 8270; Lista
& # 10020; Importar / Exportar Dados - Atribuir valores à estrutura de dados
& # 10020; Manipulação / Transformação de Dados
& # 10020; Aplicar função da Base R
& # 10020; Pacote dplyr


Estatísticas é parte crucial para começar a aprender neste campo.
Os termos usados ​​nas estatísticas são muito estranhos e difíceis de entender para iniciantes, por isso, tentamos nosso melhor para explicar esses termos em linguagem muito fácil para iniciantes, intermediários ou avançados nos campos Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, IA.
Aqui abordamos muitos termos usados ​​em estatísticas como -
& # 10045; Hipóteses
& # 10045; Métodos Quantitativos
& # 10045; Métodos qualitativos
& # 10045; Variáveis ​​independentes e dependentes
& # 10045; Variáveis ​​preditora e resultado
& # 10045; Variáveis ​​categóricas
& # 10045; Variável binária
& # 10045; Variável nominal
& # 10045; Variável ordinal
& # 10045; Variável contínua
& # 10045; Variável de intervalo
& # 10045; Variável de proporção
& # 10045; Variável discreta
& # 10045; Variáveis ​​confusas
& # 10045; Erro de medição
& # 10045; Validade e Confiabilidade
& # 10045; Dois métodos de coleta de dados
& # 10045; Tipos de variação
& # 10045; Variação não sistemática
& # 10045; Variação sistemática
& # 10045; Distribuição de frequência
& # 10045; O significativo
& # 10045; A mediana
& # 10045; O modo
& # 10045; Dispersão na distribuição de dados
& # 10045; Alcance
& # 10045; Intervalo interquartil
& # 10045; Quartis
& # 10045; Probabilidade
& # 10045; Desvio padrão