Kerangka Materi

Hari Pertama: Dasar Bahasa

  • Pengenalan Kursus
  • Tentang Data Science
    • Definisi Data Science
    • Proses Melakukan Data Science.
  • Pengenalan R Language
  • Variabel dan Tipe Data
  • Struktur Kontrol (Loop / Kondisional)
  • R Scalars, Vectors, dan Matrices
    • Definisi R Vectors
    • Matriks
  • String dan Manipulasi Teks
    • Tipe Data Karakter
    • File I/O
  • Daftar (Lists)
  • Fungsi
    • Pengenalan Fungsi
    • Closures
    • fungsi lapply/sapply
  • DataFrames
  • Praktikum untuk semua bagian

Hari Kedua: R Programming Tingkat Menengah

  • DataFrames dan File I/O
  • Membaca data dari file
  • Persiapan Data
  • Dataset Bawaan
  • Visualisasi
    • Paket Grafik
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
    • Heat Map
    • paket ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Eksplorasi dengan Dplyr
  • Praktikum untuk semua bagian

Hari Ketiga: Tingkat Lanjutan Programming dengan R

  • Pemodelan Statistik Dengan R
    • Fungsi Statistik
    • Menghadapi NA
    • Distribusi (Binomial, Poisson, Normal)
  • Regresi
    • Pengenalan Regresi Linier
  • Rekomendasi
  • Pemrosesan Teks (pakar tm / Wordclouds)
  • Klasterisasi
    • Pengenalan Klasterisasi
    • KMeans
  • Klasifikasi
    • Pengenalan Klasifikasi
    • Naive Bayes
    • Pohon Keputusan
    • Pelatihan menggunakan paket caret
    • Evaluasi Algoritma
  • R dan Big Data
    • Menghubungkan R ke database
    • Ekosistem Big Data
  • Praktikum untuk semua bagian

Persyaratan

  • Latar belakang pemrograman dasar disarankan

Pengaturan

 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (7)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait