想转Analytics、做数据驱动营销的你,怎么可以不学R?
R 语言是过去十年中发展最快的编程语言之一。R在现实中的应用主要包括:
数据分析、统计分析和可视化
机器学习
R语言在预测分析和机器学习中也有广泛的应用。它具有常见的Machine Learning工具包,如回归模型,决策树,分类等等。
R最初是由统计学家为统计分析建立的,所以携带着统计的基因。R语言能够实时收集数据,执行统计和预测分析,已然是数据科学家最喜欢使用的工具之一。数据可视化是数据分析非常重要的一环,而R的绘图系统也是其最大优势之一。
对于做Analytics的分析师来说,R作为开源软件,已经替代了传统的SAS,成为应用最广的数据分析与统计建模软件。可以说,只要你的分析涉及统计,你就应该首选R语言。
但在学习R的过程中你是否有这样的苦恼:想快速掌握这个技能,却不知从何学起?上了几门网课,但似乎都没什么用?
在回答这个问题前,我们先来回忆一下曾经看过的武侠剧,一个小白是如何成为武林高手的:首先,他要找一个厉害的师傅,师傅的作用是领徒弟入门,掌握习武之人最基本的技能。然后徒弟要经过长时间,反复的练习,熟练的掌握一招一式。最后,去参加各种各样的武林大会和高手过招,在实战中积累经验,快速成长。
学习R也是一样的,你需要以下三个步骤:
打好基础
反复练习
实战演练
MartechApe打造的R语言工具课包含三大独立课程模块和交互式学习平台,帮你在短时间内,通过打好基础、反复练习、实战演练来彻底攻克R语言,让你从小白变身武林高手!
那这门R的课程到底有什么特别之处?
1. 交互式学习:高效学习,紧跟节奏
不少同学应该经历过这样的上课经历:对于编程类、实操类课程,直播时一台电脑、一本笔记本,一会儿要看老师的屏幕操作,一会儿又要在自己屏幕上操作,手忙脚乱,跟不上节奏。但是我们的R课程,前所未有地使用了交互式学习平台:在上课时,所有同学可以进入交互学习平台,所有的课堂重点和讲义内容已经一一呈现在平台上,学生只需一边听课,一边操作,通过浸入式学习就能够达到最好的学习效果。
MarTechApe交互学习平台:
2. 基础、数据、模型:3个独立课程,60多个知识点与应用场景
每个人使用R语言时有不同的应用场景与需求。有些人用R来做一些基本的数据清洗、探索性分析、可视化。有些人用R来做比较复杂的模型分析、KPI预测、用户行为分析等等。所以我们将R课程设计成了三个不同主题的课程,以满足不同的需求:
R Basics:如果你从未在工作环境使用过R,或者只是学过一些皮毛,但经年累月也忘记的差不多了,那我们建议你从R Basics学起。在R Basics这门课里,老师会注重帮你打好R的基础,详细讲解R的所有常用功能。上完课后,你可以轻松用R做一些基本的分析与绘图、基本的数据处理。
R for Data Cleaning & Manipulation:如果你想着重提高自己用R来做数据处理的能力,那我们建议你学习这门课程。你可以学到如何用dplyr Package来玩转数据操纵与清洗,如何用apply()family实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。从此以后可以告别在Excel里费时地清洗数据,而使用R来轻松解决问题了!
R for Statistical Modeling:第三门课程就是学习如何在R中建立模型、进行统计分析。在这门课程中,不仅会学习如何用R语言实现不同的模型,还会学到海量的统计知识:Linear Regression,Logistic Regression,Cluster Analysis,K-mean,Hierachical Clustering等等应用广泛的分析方法。此外,还将用产品数据、用户数据、营销数据来在R中完成一个完整的case study。
三门课程的内容大纲:
课程
01
R Basics
Software installation
R Studio Interface
Data type
Vector
List
Matrix
Data Frame
Factors
Data Transformation
Element Access
File Management
Base Ploting system
Scatter plots
Bar plots
Histogram
Pie charts
Write functions
For loop
Apply family
课程
02
R for Data Cleaning & Manipulation
Data Probing
Tricks Dealing with R
Data Import & Export (Extremely Big Datasets)
Data Inspection
dplyr Package
select
filter
arrange
mutate
summarise
distinct
%>%
join
apply() Family
lapply function
sapply function
mapply function
data.table Package
setnames
setDT
reshape2 Package
melt function
dcast function
Deal with NAs and Outliers
课程
03
R for Statistical Modeling
ggplot2
concepts of ggplot2
ggplot2 syntax
Aesthetics
geometrics
geom statistics
facets
colors
case study
Regression
Linear model
Logistic model
Modeling philosophy
Key concepts
Results interpretation
Significance
P value, standard errors
Model assessment
Case study
Cluster Analysis
K-mean
Hierachical Clustering
Model-based clustering
Density-based clustering
3. 授课老师有着深厚的R语言功力以及丰富的行业应用经验
R课程有两位经验丰富的老师:
Chris老师, PhD
世界银行顾问
国际粮食与政策研究所助理研究员
美国全国经济研究所研究助理
5年R经验
Jason老师
现Nielsen数据分析师
前Kantar Media数据分析师
三门课程的时间安排:
R的三门独立课程(Basics、Data、Modeling)在11月和12月都各有一期直播。11月与12月的内容完全一样。可以选择你合适的时间上课。
没有时间参与直播的同学,可以购买录播课。录播与直播价格一致。
R
R Basics
R for Data
R for Modeling
11月
11月16日
8PM - 11PM
(美东时间)
11月17日
8PM - 11PM
(美东时间)
11月18日
8PM - 11PM
(美东时间)
12月
12月7日
8PM - 11PM
(美东时间)
12月8日
8PM - 11PM
(美东时间)
12月9日
8PM - 11PM
(美东时间)
三门课程的价格:
R
单独购买
R Basics
单独购买
R for Data
单独购买
R for Modeling
三门一起
直播
附送录播
$69美元/人
$149美元/人
$149美元/人
$299美元/人
无法参与直播,只需录播回放视频
$69美元/人
$149美元/人
$149美元/人
$299美元/人
我找朋友一起双人团购
NA
$119美元/人
$119美元/人
$239美元/人
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