执行基本的 R 编程任务，如处理数据结构、数据操作、使用 API、网络抓取以及使用 R Studio 和 Jupyter。
使用 JupyterLab 创建关系数据库和表格，从 CSV 文件加载数据，并使用 SQL 和 R 查询数据。
完成数据分析过程，包括数据准备、统计分析和预测建模、 统计分析和预测建模。
使用 ggplot、leaflet 和 R Shiny 等库，用数据可视化图表、绘图和仪表板来传达数据分析结果。
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使用 RStudio 或 Jupyter Notebooks 在 R 编程语言中操作原始数据类型。
利用条件和循环控制程序流程、编写函数、执行字符串操作、编写正则表达式、处理错误。
构建和操作 R 数据结构，包括向量、因子、列表和数据帧。
使用 R 读取、写入和保存数据文件，并搜索网页。
在云上创建并访问数据库实例
编写和执行基本 SQL 语句 - SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、CREATE、DROP
构建 SQL 语句以过滤、排序、分组结果，使用内置函数，编写嵌套查询，访问多个表
通过结合 SQL 和 R 技能查询现实世界的数据集，使用 R 和 SQL 分析 Jupyter 中的数据
通过处理缺失值、格式化和标准化数据、二值化以及将分类值转化为数值，为分析做好数据准备。
比较和对比使用简单线性、多重线性和多项式回归方法的预测模型。
使用描述性统计、数据分组、方差分析（ANOVA）和相关统计来检查数据。
评估模型的过拟合和欠拟合情况，并利用正则化和网格搜索调整其性能。
使用 R 和相关软件包创建条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、方框图和地图。
使用注释、坐标轴标题、文本标签、主题和切面设计自定义图表和绘图。
使用 R 的 Leaflet 软件包创建地图。
使用 R 的 Shiny 软件包创建交互式仪表盘。
编写一个网络搜刮程序，使用 HTTP 请求从 HTML 文件中提取数据，并将数据转换为数据帧。
通过处理缺失值、格式化和规范化数据、二值化以及将分类值转化为数值，为建模做好数据准备。
通过计算描述性统计数据、绘制数据图表和生成相关统计数据，利用探索性数据分析技术解释数据。
创建一个 Shiny 应用程序，其中包含一个 Leaflet 地图和一个交互式仪表盘，然后就该项目创建一个演示文稿，与同伴分享。
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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