Bajar Learn R Programming en Ordenador Windows ✨
Tabla de contenido
Conseguir el Learn R Programming ultima versión 🥇
Esta aplicación contiene tutoriales e informes para cualquier persona que quiera aprender a programar en R.
Pueden aprender fácilmente a través de esta aplicación.
Los siguientes capítulos incluidos en esta aplicación:
# 1 Primeros pasos con el lenguaje R
# 2 Variables
# 3 operadores aritméticos
# 4 Matrices
# 5 fórmula
# 6 leer y escribir cadenas
# 7 Manipulación de cadenas con el paquete stringi
# 8 lecciones
# 9 Listas
# 10 Hashmaps
# 11 Creación de vectores
# 12 Fecha y hora
# 13 La clase Date
# 14 Clases de fecha y hora (POSIXct y POSIXlt)
# 15 la clase de personaje
# 16 clases digitales y modos de almacenamiento
# 17 La clase lógica
# 18 marcos de datos
# 19 función de división
# 20 Leer y escribir datos tabulares en archivos de texto sin formato (CSV, TSV, etc.)
# 21 Operadores de tuberías (%】% y otros)
# 22 Modelos lineales (regresión)
# 23 tabla de datos
# 24 Rotar y descomponer con data.table
# 25 gráfico de barras
# 26 Ruta básica
# 27 Diagrama de caja
# 28 ggplot2
# 29 factores
# 30 Emparejar y reemplazar patrones
# 31 Codificación de la longitud de la ejecución
# 32 Acelere el código difícil de vectorizar
# 33 Introducción a los mapas geográficos
# 34 Operaciones en sets
# 35 tidyverse
# 36 Rcpp
# 37 generador de números aleatorios
# 38 procesamiento paralelo
# 39 Subconjunto
# 40 Depuración
# 41 Instalando paquetes
# 42 Inspección de paquetes
# 43 Crea paquetes con devtools
# 44 Usando la asignación de canal en su propio paquete% 【】% ¿Comentario?
Modelos # 45 Arima
# 46 Funciones de distribución
# 47 Brillante
# 48 análisis espacial
# 49 sqldf
# 50 Perfiles de código
# 51 Estructuras de flujo de control
# 52 Operación de columna
# 53 JSON
# 54 RODBC
# 55 lubricar
# 56 Series de tiempo y pronósticos
# 57 función strsplit
# 58 Scraping y análisis web
# 59 Modelos lineales generalizados
# 60 Cambiar la forma de los datos entre formularios largos y anchos
# 61 Presentación de RMarkdown y Knitr
# 62 Alcance de las variables
# 63 Ejecutando una prueba de permutación
# 64 xgboost
# 65 Buenas prácticas de vectorización de código R
# 66 Valores perdidos
# 67 Modelado lineal jerárquico
# 68 * aplicar familia de funciones (funcional)
# 69 Minería de texto
# 70 ANOVA
# 71 Análisis de imágenes y ráster
# 72 Análisis de supervivencia
# 73 Código tolerante / resistente a fallas
# 74 R reproducible
# 75 series y transformaciones de Fourier
# 76 .Rperfil
# 77 dplyr
# 78 signo de intercalación
# 79 Extrae y enumera archivos en archivos comprimidos
# 80 Distribuciones de probabilidad con R
# 81 R en LaTeX con knitr
# 82 Rastreo web en R
# 83 Creando informes con RMarkdown
# 84 Computación acelerada por GPU
# 85 mapa de calor y mapa de calor.2
# 86 Análisis de red con el paquete igraph
# 87 Programación funcional
# 88 Obtener información del usuario
# 89 API Spark (SparkR)
# 90 Pautas de metadocumentación
# 91 Entrada y salida
# 92 E / S para tablas externas (Excel, SAS, SPSS, Stata)
# 93 E / S para tablas de bases de datos
# 94 E / S para datos geográficos (shapefiles, etc.)
# 95 E / S para imágenes rasterizadas
# 96 E / S para formato binario de R
# 97 Reciclaje
# 98 Análisis de expresiones + evaluación
# 99 Sintaxis de expresión regular en R
# 100 Expresiones regulares (regex)
# 101 combinatoria
# 102 Resolviendo EDO en R
# 103 Selección de características en R – Eliminar características superfluas
# 104 Bibliografía en RMD
# 105 Escribir funciones en R
# 106 Esquemas de color para gráficos
# 107 Agrupación jerárquica con hclust
# 108 algoritmo de bosque aleatorio
# 109 Servicios RESTful R
# 110 Aprendizaje automático
# 111 Usando texreg para exportar modelos listos para usar
# 112 Edición
# 113 Implementar un modelo de máquina de estados usando la clase S4
# 114 Reforma con tidyr
# 115 Modificar cadenas por sustitución
# 116 Evaluación no estándar y evaluación estándar
# 117 Aleatorización
# 118 Programación orientada a objetos en R
# 119 Coerción
# 120 Estandarice los análisis escribiendo scripts R independientes
# 121 Analiza tweets con R
# 122 procesamiento del lenguaje natural
Notebooks # 123 R Markdown (de RStudio)
# 124 Agregación de marcos de datos
# 125 Adquisición de datos
# 126 memoria R para ejemplos
# 127 Actualización de la versión R
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