Ik werk aan r, SAS en python projecten

Data is zeker het nieuwe olie en het hebben van de beste technieken voor data-analyse maakt betrouwbare besluitvorming mogelijk in verschillende organisaties of bedrijven. Er zijn veel statistische methoden die gebruikt kunnen worden om inzicht te krijgen uit data. Onder de gangbare statistische benaderingen die door onderzoekers worden gebruikt, zijn descriptieve analyse, exploratieve analyse, ANOVA, MANOVA, regressie, correlatieanalyse, meta-analyses, procesanalyse, ML zoals SVM, Decision trees, RFs (Random Forests) en diverse andere machine learning algoritmes. Het goede nieuws is dat geavanceerde statistische software zoals R op maat gemaakte statistische pakketten heeft zoals MASS, tidy verse, e1071, ggplots, enzovoort, die het heel gemakkelijk maken om elk type data te analyseren. R statistische software biedt ook betrouwbare visualisatietools zoals R-shiny. Het maakt ook eenvoudige presentatie mogelijk met R-markdown of R slides.

Ik heb uitgebreide ervaring niet alleen in data-analyse en modellering, maar ook in het vakkundig gebruik van R om verschillende statistische analyses uit te voeren, bijvoorbeeld:

1. Machine learning modellen maken
2. Data manipulatie
3. Descriptieve analyse
4. Exploratieve data-analyse
5. ANOVA
6. MANOVA
7. Regressie
8. SVM
9. RFs
10. Voorspellende modellering
11. Data classificatie