Corso completo per Data Science e machine learning con R from Udemy

Questo corso sul Data Science con R nasce per essere un percorso completo su come si è evoluta l'analisi dati negli ultimi anni a partire dall'algebra e dalla statistica classiche. L'obiettivo è accompagnare uno studente che ha qualche base di R in un percorso attraverso le varie anime del Data Science.

Cominceremo con un ripasso delle basi di R, a partire dallo scaricamento e installazione, all'impostazione dell'ambiente di lavoro, passando per le strutture, la creazione di funzioni, l'uso degli operatori e di alcune funzioni importanti.

Passeremo poi a vedere come manipolare e gestire un dataset, estrarne dei casi oppure delle variabili, generare dei dataset casuali, calcolare delle misure statistiche di base, creare grafici con i pacchetti Matplotlib e Seaborn.

Nelle sezioni successive cominciamo a entrare nel cuore del Data Science con R, a cominciare dal preprocessing: vediamo infatti come ripulire e normalizzare un dataset, e come gestire i dati mancanti.

La sezione successiva ci permette di cominciare a impostare dei modelli di machine learning con Python: vedremo tutti gli algoritmi più comuni, sia supervisionati che non supervisionati, come la regressione, semplice, multipla e logistica, il k-nearest neighbors, il Support Vector Machines, il Naive Bayes, gli alberi di decisione e il clustering.

Passeremo poi ai più comuni metodi ensemble, come il Random Forest, il Bagging e il Boosting, e all'analisi del linguaggio naturale e al suo utilizzo nel machine learning per la catalogazione dei testi.

Nelle ultime sezioni vedremo alcuni rudimenti di analisi temporale, sistemi di raccomandazione e social media mining.

What's inside

Syllabus

Introduzione

Data Science e Machine learning

Il processo di analisi

Codice del corso

Basi di R

Installare R

Installare RStudio

Personalizzare e utilizzare RStudio

Utilizzare altri IDE

R pro e contro

Commentare il codice

Operazioni matematiche di base

Creazione di oggetti

Le parentesi

Tipi di variabili in statistica

Le strutture dati in R

Vettori

Matrici

Array

Liste

Fattori

Dataframe

Stringhe

Date

Convertire le strutture dati

R base versus tidyverse

Operatori relazionali

Strutture di controllo

Funzioni

Impostare una directory di lavoro

Installare e richiamare un pacchetto

Formati dati e fonti comuni per l'analisi

Importazione dati

Files csv

Files Excel

Files txt

Subsetting

La famiglia apply

Manipolazione dati con dplyr

Altri pacchetti per la manipolazione dati

Unire due dataset

Analisi esplorativa

La funzione set.seed

Data cleaning

Alcuni metodi per la preparazione dei dati

Il pacchetto outliers

Forzare una variabile come fattore

Codificare le variabili categoriche

Standardizzazione dei dati

Machine learning

Introduzione al machine learning

Fasi del machine learning

Tipi di algoritmi per il machine learning

Problemi del machine learning

Metodi supervisionati

Analisi di regressione

Regressione lineare semplice

Regressione multipla in R

Classificazione

Regressione logistica in R

k-nearest neighbors

Calcolo della distanza

La distanza euclidea

Esempio di k-nn con R

Support Vector machines

Divisione dei dati in spazi non lineari

Esempi di SVM con R

Alberi di decisione

Esempi di DT con R

Il calcolo delle probabilità

Probabilità e metodo predittivo

Esempio di Naive Bayes con R

Metodi non supervisionati

Clustering

L'algoritmo kmeans

Esempio di kmeans con R

Analisi delle associazioni

Apriori con R

Metodi ensemble

Bagging

Boosting

Random Forest

XGBoost

Esempi di metodi ensemble con R

Tecniche per la riduzione della dimensionalità

Riduzione della dimensionalità con R

Text mining

L’uso del machine learning nell’analisi dei testi

Natural Language Processing

Trattamento e pulizia dei testi

Vettorializzazione di un testo

Misurare la distanza tra due testi

TF-IDF

Tipi di strutture per l'analisi

Le espressioni regolari con R

Naïve Bayes in R sullo spam

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Sviluppa solide competenze in Data Science con l'utilizzo di R

Fornisce una panoramica completa del settore della Data Science

Introduce i concetti chiave di algebra e statistica classica

Include sessioni pratiche con esercizi e progetti

Adatto a studenti con conoscenze di base di R

Presenta il linguaggio R con chiarezza ed esempi

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Corso completo per Data Science e machine learning con R with these activities:

Review Probability and Statistics

Show steps

Ensure a strong foundation in probability and statistics.

Browse courses on Probability

Show steps

Review the course materials.
Work through practice problems.
Seek additional resources if needed.

Preparare l'ambiente di lavoro R

Show steps

Rivedere le basi di R, inclusa l'installazione, l'impostazione dell'ambiente e la creazione di oggetti, vi aiuterà a preparavi per le parti più avanzate del corso.

Browse courses on R

Show steps

Scaricare e installare R.
Installare e configurare RStudio.
Importare un dataset.
Creare un grafico semplice.

RStudio

Show steps

Review RStudio to ensure a strong foundation in using R

Browse courses on RStudio

Show steps

Open and familiarize yourself with RStudio.
Review the RStudio documentation.
Complete a basic RStudio tutorial.

16 other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all 19 activities

Gruppo di studio sul clustering

Show steps

Partecipare a un gruppo di studio sul clustering ti aiuterà a comprendere meglio i concetti e le tecniche di clustering.

Browse courses on Clustering

Show steps

Trovare un gruppo di studio o forum online.
Partecipare alle discussioni e porre domande.
Aiutare altri studenti con le loro domande.

Sessioni di studio di gruppo sulla manipolazione dei dati

Show steps

Permette di condividere conoscenze, discutere tecniche e chiarire dubbi.

Browse courses on Data Science

Show steps

Unisciti o forma un gruppo di studio con altri studenti del corso.
Discutete i concetti di manipolazione dei dati.
Risolvete insieme problemi e casi di studio.

Study Group

Show steps

Enhance comprehension and critical thinking through peer discussions.

Show steps

Form a study group with classmates.
Meet regularly to discuss course material.
Work together on assignments and projects.

Esercizi sul preprocessing dei dati

Show steps

Completare gli esercizi sul preprocessing dei dati ti aiuterà a padroneggiare le tecniche necessarie per pulire e preparare i tuoi dataset per l'analisi.

Browse courses on R

Show steps

Trovare i valori mancanti in un dataset.
Normalizzare i dati.
Rimuovere i valori anomali.

Esercizi di subsetting e manipolazione dati

Show steps

Aiuta a rafforzare la comprensione delle tecniche di manipolazione e subsetting dei dati.

Show steps

Carica un dataset nel tuo ambiente R.
Usa le funzioni subsetting per estrarre variabili e casi specifici.
Usa la famiglia di funzioni apply per calcolare le statistiche sui dati.

Manipulate Data with dplyr

Show steps

Reinforce data manipulation skills with dplyr.

Browse courses on Data Manipulation

Show steps

Import a dataset into R.
Use dplyr to filter, select, and summarize the data.
Create visualizations of the data.

K-Nearest Neighbors Algorithm

Show steps

Strengthen understanding of the k-nearest neighbors algorithm.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

Implement the k-nearest neighbors algorithm on a dataset.
Evaluate the performance of the model.
Optimize the hyperparameters of the model.

Tutorial sui modelli di machine learning

Show steps

Seguire i tutorial sui modelli di machine learning ti aiuterà a comprendere e implementare diversi algoritmi di machine learning.

Browse courses on R

Show steps

Trovare un tutorial sui modelli di machine learning in R.
Seguire il tutorial.
Implementare l'algoritmo su un dataset.

Tutorial sulla regressione lineare

Show steps

Fornisce una comprensione più approfondita dei concetti di regressione lineare e migliora la capacità di implementarla in R.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

Segui un tutorial completo sulla regressione lineare in R.
Implementa un modello di regressione lineare su un dataset.
Interpreta i risultati del modello e valuta le sue prestazioni.

Machine Learning with SVM

Show steps

Enhance understanding of Support Vector Machines.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

Follow an online tutorial on SVM.
Implement SVM on a dataset using R.
Evaluate the performance of the model.

Progetto: Analisi esplorativa dei dati

Show steps

Condurre un'analisi esplorativa dei dati su un dataset ti aiuterà a comprendere meglio i tuoi dati e a identificare tendenze e modelli.

Browse courses on R

Show steps

Importare un dataset.
Esplorare i dati utilizzando tecniche di analisi univariata e multivariata.
Creare visualizzazioni di dati per illustrare i tuoi risultati.

Progetto: Implementazione di un modello di classificazione

Show steps

Fornisce un'esperienza pratica nell'implementazione e nella valutazione di un modello di classificazione in R.

Browse courses on Machine Learning

Show steps

Scegli un dataset adatto per un problema di classificazione.
Prepara e pulisci i dati.
Implementa e addestra un modello di classificazione (ad esempio, SVM, KNN).
Valuta le prestazioni del modello.

Write a Blog Post on Data Cleaning

Show steps

Develop a deeper understanding of data cleaning techniques and enhance communication skills.

Browse courses on Data Cleaning

Show steps

Research and gather information on data cleaning.
Outline the key steps and best practices for data cleaning.
Write and edit the blog post.

Presentazione: Analisi di un modello di machine learning

Show steps

Preparare e presentare un'analisi di un modello di machine learning ti aiuterà a consolidare la tua comprensione e a sviluppare le tue capacità di comunicazione.

Browse courses on R

Show steps

Scegliere un modello di machine learning.
Addestrare e valutare il modello.
Creare una presentazione per illustrare i risultati.
Presentare l'analisi a un pubblico.

Partecipa a una competizione di machine learning

Show steps

Metti alla prova le tue abilità, impara dalle tecniche di altri e approfondisci la tua comprensione del machine learning.

Browse courses on Data Science

Show steps

Trova una competizione di machine learning adatta al tuo livello.
Costruisci un modello e invia la tua soluzione.
Analizza i risultati e impara dalle soluzioni degli altri partecipanti.

Contribute to tidyverse

Show steps

Gain practical experience in data manipulation and open source contributions.

Browse courses on Open Source

Show steps

Identify an issue or feature request in tidyverse.
Propose and implement a solution.
Submit a pull request.

Career center

Learners who complete Corso completo per Data Science e machine learning con R will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Scientist

A Data Scientist uses scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured. This course provides a solid foundation in the fundamental concepts of Data Science, making it an excellent starting point for aspiring Data Scientists. By teaching the basics of R, data manipulation, machine learning, and other essential topics, this course empowers learners to embark on a successful career in Data Science.

See salaries and explore the career path for Data Scientist

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design, develop, and maintain machine learning models. This course provides a comprehensive overview of the Machine Learning lifecycle, from data preparation to model deployment. With a focus on supervised and unsupervised learning algorithms, feature engineering, and model evaluation, this course equips learners with the skills to excel in Machine Learning Engineering roles.

See salaries and explore the career path for Machine Learning Engineer

Data Analyst

Data Analysts collect, clean, analyze, and interpret data to derive meaningful insights. This course introduces the fundamental concepts of data analysis, including data exploration, data visualization, and statistical modeling. By providing hands-on experience with R, this course empowers learners to extract valuable insights from data and communicate them effectively.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Statistical Programmer

Statistical Programmers develop and implement statistical models and algorithms to analyze data. This course provides a strong foundation in statistical programming using R, covering topics such as data manipulation, statistical inference, and regression analysis. With a focus on practical applications, this course prepares learners for success in Statistical Programming roles.

See salaries and explore the career path for Statistical Programmer

Data Engineer

Data Engineers design and build data pipelines and infrastructure to manage and process large volumes of data. This course provides an introduction to the core concepts of Data Engineering, including data integration, data quality management, and data warehousing. By teaching the basics of data structures, data cleaning, and data management tools, this course helps learners lay the groundwork for a successful career in Data Engineering.

See salaries and explore the career path for Data Engineer

Business Analyst

Business Analysts use data to solve business problems and improve decision-making. This course provides a foundation in data analysis and visualization techniques, enabling learners to extract insights from data and communicate their findings effectively. With a focus on real-world business scenarios, this course prepares learners for success in Business Analyst roles.

See salaries and explore the career path for Business Analyst

Quantitative Analyst

Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data and make investment decisions. This course provides an introduction to the fundamental concepts of quantitative finance, including risk management, portfolio optimization, and financial modeling. By teaching the basics of R, data analysis, and statistical modeling, this course empowers learners to build a solid foundation for a career in Quantitative Analysis.

See salaries and explore the career path for Quantitative Analyst

Risk Analyst

Risk Analysts identify, assess, and manage risks within organizations. This course provides a comprehensive overview of risk management principles and techniques, covering topics such as risk identification, risk assessment, and risk mitigation. By providing hands-on experience with data analysis and modeling, this course equips learners with the skills to excel in Risk Analyst roles.

See salaries and explore the career path for Risk Analyst

Fraud Analyst

Fraud Analysts investigate and prevent fraudulent activities within organizations. This course provides an introduction to the principles and practices of fraud detection and prevention, covering topics such as fraud investigation, fraud risk assessment, and fraud analytics. By teaching the basics of data analysis, data visualization, and machine learning, this course empowers learners to build a solid foundation for a career in Fraud Analysis.

See salaries and explore the career path for Fraud Analyst

Credit Analyst

Credit Analysts assess the creditworthiness of individuals and businesses. This course provides a foundation in credit analysis principles and techniques, covering topics such as financial statement analysis, credit scoring, and loan underwriting. By teaching the basics of data analysis, statistical modeling, and risk assessment, this course prepares learners for success in Credit Analyst roles.

See salaries and explore the career path for Credit Analyst

Market Researcher

Market Researchers collect and analyze data to understand consumer behavior and market trends. This course provides an overview of market research principles and techniques, covering topics such as survey design, data analysis, and market segmentation. By teaching the basics of data visualization, statistical analysis, and consumer behavior, this course empowers learners to build a solid foundation for a career in Market Research.

See salaries and explore the career path for Market Researcher

Operations Research Analyst

Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to solve complex business problems. This course provides an introduction to the fundamental concepts of operations research, covering topics such as linear programming, optimization, and simulation. By teaching the basics of data analysis, modeling, and problem-solving, this course prepares learners for success in Operations Research Analyst roles.

See salaries and explore the career path for Operations Research Analyst

Actuary

Actuaries use mathematical and statistical models to assess and manage financial risks. This course provides an overview of actuarial science principles and techniques, covering topics such as risk assessment, insurance pricing, and financial modeling. By teaching the basics of data analysis, probability theory, and financial mathematics, this course empowers learners to build a solid foundation for a career in Actuarial Science.

See salaries and explore the career path for Actuary

Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course may be useful for Software Engineers who want to expand their skills in data analysis and machine learning. By teaching the basics of R, data manipulation, and statistical modeling, this course can help Software Engineers build a foundation for developing data-driven applications.

See salaries and explore the career path for Software Engineer

Data Journalist

Data Journalists use data to tell stories and inform the public. This course may be useful for Data Journalists who want to enhance their data analysis and visualization skills. By teaching the basics of R, data exploration, and data visualization, this course can help Data Journalists effectively communicate data-driven insights to their audience.

See salaries and explore the career path for Data Journalist