R数据分析和可视化培训课程书籍，5大模块，助你学习数据分析和挖掘技术（可供下载）

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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1 课程结构

课程结构5大模块，如下图：

依次对应R数据分析，R画图，学习R做数据挖掘，掌握R做定量金融，学习R做机器学习。这些内容以R语言为工具和程式设计语言，解决数据的典型问题和应用场景。涵盖了数据分析技术，数据可视化技术，数据挖掘技术和机器学习技术以及金融领域的应用。

2 课程的路线图和时间表

课程的学习路线图和时间表建议，如下图所示。

每个模块都有各自的关键主题。例如，R语言数据分析的关键主题包括R基础知识，统计学知识，推断性统计，描述性统计，假设检验和贝叶斯方法；学习R做数据挖掘的关键主题设计到购物篮分析，分类算法，聚类分析，图挖掘和社交网络分析，文本数据和Web数据挖掘等等。

同时，每个模块的学习也提供了时间表，你可以参考。当然了，你可以结合自己实际情况和学习需求，制定自己的学习路线和目标，并且安排时间进行学习和实践。

3 课程目标

通过学习这5大模块的内容，可以达成如下目标：

1. 基于R语言做统计分析和深化对统计学知识的理解和实用。

2. 基于R语言和ggplot2包做数据可视化以及利用可视化技术理解和解读数据。

3. 基于R语言做数据挖掘和机器学习以及实现从数据中学习到模式和知识。

4. 基于R语言在金融领域的应用和解决金融领域所关注且有价值的问题。

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