谢佳标|数据科学家

擅长领域:R语言 数据分析 数据挖掘 数据可视化

讲师介绍

WOT峰会讲师,中国R语言大会讲师,高级数据分析师,8年以上数据挖掘建模工作实战经验,部分研究成果获国家专利,攥写《R语言与数据挖掘》、《数据先锋》、《R语言游戏数据分析》书籍

累计32941人学习过该讲师的课程

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R语言实战之行业案例分享视频课程

本课程属于数据挖掘及R语言实战的进阶篇,需要具备较扎实的R语言基础。希望通过本课程,能将以往学到的数据挖掘理论知识和R语言工具,利用四个不同行业的实际数据,如何从原始数据阶段,一步步进行数据清洗、数据转换、数据探索、数据建模等过程,通过不同行业案例的分享,掌握数据挖掘在实际业务数据中的方法论,达到举一反三,进而能将挖掘技术应用到自己实际数据中去。

共17课时(已更新17课时)| ¥199.00| 1038人学习过开始学习
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R语言从入门到精通系列之数据导入实战视频课程

本篇首先介绍了如何将txt、csv、非机构花文本文件数据导入到R语言中,并介绍了四种导入excel数据的方法,在介绍R与MySQL数据库管理中,详细介绍了ROBBC包和RMySQL包的安装及使用;最后介绍了网络数据爬虫技术,包括利用XML爬取网络表格数据、利用RCurl包批量下载ftp文件等方法。本课程配套课件和脚本均可下载,方便学员跟着视频自己动手操作。

共27课时(已更新27课时)| ¥79.00| 3319人学习过开始学习
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数据分析之R语言实战

本课程共分为十一个章节,详细介绍了如何利用R语言进行数据预处理、数据转换、数据展示、数据建模和数据平台搭建。包括了如何利用R语言进行描述性统计分析、图形化的数据展示、时间序列模型、回归模型、分类模型等的原理介绍及R语言实现,最后介绍shiny包及其使用方法。

共36课时(已更新36课时)| ¥199.00| 4143人学习过开始学习
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数据挖掘模型篇之R语言实践

理论与实践结合的方式,通过通俗易懂的教学方式培养学生运用R语言完成常用挖掘模型算法建立及评估,学习完课程可以掌握:线性回归模型、聚类分析、关联规则算法、KNN近邻算法和主成分分析等常用的模型算法实现。针对具体的数据挖掘应用需求,能熟练抽象出可合适的数据挖掘模型,并整理出其技术实现路线。

共21课时(已更新21课时)| ¥59.00| 3018人学习过开始学习
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R语言绘图基础

介绍R语言的绘图基础,如固有颜色、RGB取色、主题调色板介绍,文字字体、颜色、大小等参数详解,点样式、颜色、大小等参数详解,线条样式、颜色、粗细等参数详解;详细介绍R低级绘图函数:标题、图例、坐标轴、网格线、点、线等;最后介绍了R高级绘图函数:散点图、线图、箱线图、散点图矩阵、气泡图等。

共16课时(已更新16课时)| ¥12.00| 1634人学习过开始学习
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R语言与文本挖掘入门篇(各软件包详解)

本课程主要是利用R语言工具实现文本挖掘。主要内容包括:1、介绍文本挖掘的基本原理;2、文本挖掘相关包的安装讲解;3、tm包和Rwordseg包的详解。

共10课时(已更新10课时)| ¥12.00| 2665人学习过开始学习
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R语言之利用shiny框架快速搭建数据挖掘平台原型

Shiny是R中的一种Web开发框架,使得R的使用者不必太了解css、js只需要了解一些html的知识就可以快速完成web开发。掌握shiny及shinydashboard包的知识点,懂的如何搭建web框架,并利用shinythemes包改变主题,并通过四个实际案例详解让学员达到自行搭建网页app应用的能力。

共25课时(已更新25课时)| ¥159.00| 3792人学习过开始学习
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R语言shiny应用之快速上手

简单介绍了shiny包和shinydashboard包的基本原理及如何快速搭建一个web网页应用框架;手把手教会制作shiny Text应用;利用shinydashboard框架改造shiny Text的应用;利用shinydashboard创建交互的K均值聚类。

共4课时(已更新4课时)| ¥12.00| 1456人学习过开始学习
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R语言之描述性统计分析实战视频课程

通过利用R语言进行数据的探索性分析,熟练运用R语言进行数据的位置度量、离散度量、列联表及相关性等的数据分析需求。

共9课时(已更新9课时)| ¥12.00| 1678人学习过开始学习
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R语言可视化数据挖掘工具:Rattle从入门到精通视频课程

1、Rattle的简介和安装;2、如果通过界面化的操作进行数据导入;3、利用Rattle进行数据的描述性统计分析和数据分布探索,介绍R语言的交互图latticist包和rggobi包;4、利用Rattle进行数据建模工作;5、利用Rattle对建立的模型进行模型评估。

共22课时(已更新22课时)| ¥79.00| 4182人学习过开始学习
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