国际上R语言已然是专业数据分析领域的标准。在最近一次数据挖掘领域语言流行度的调查中，R语言位居数据挖掘领域所有语言之首。2014 Dice Tech Salary Survey统计显示美国平均收入最高的IT技能是R语言，2013年的掌握R技能的人均收入为115K。O'Reilly Data Scientist Survey同样显示R技术者年收入在110K-125K。 谢老师从实践出发，结合大量的数据分析案例与教学经验，深入浅出地介绍R语言在数据分析过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、数据描述性统计分析、数据可视化、数据建模及模型评估等。
通过两个月的系统学习，掌握R语言是基本使用能力，熟悉常用数据分析方法和画图能力。具备将R语言运用到实际生产环境数据的使用能力。 新手完全能够通过学习本课程，变身为数据分析师，而有数据分析经验的R老手也能通过本课程发现很多实用的新东西。
学习完本课程，学习者能达到以下目标：
| 课时 | 课时简介 | 课时描述 |
|---|---|---|
| 第一课时（R之初体验） | R&Rstudio&Rattle安装、R基本知识、R数导入、R数据对象 |
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| 第二课时（R之数据处理） | 基本数据管理、循环语句、数据抽样 |
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| 第三课时（数据基本分析） | 统计指标详解、描述性统计分析、分组统计、频数统计 |
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| 第四课时（数据质量分析） | 数据质量分析理论、缺失值处理、异常值处理 |
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| 第五课时（数据可视化） | 数据相关性分析、数据绘图基础 |
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| 第六课时（高级绘图工具） | lattice系统、ggplot2系统、交互式绘图 |
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| 第七课时（模型篇） | 聚类分析、关联规则、决策树 |
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| 第八课时（KNN算法&Rattle篇） | KNN算法、模型评估、Rattle模块详解 |
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