ПОИСК
Быстрый заказ
ОЦЕНКА КУРСАобщая оценка курса:оценка преподавателя: Хочу скидку |
Данный курс является необходимым для получения практических навыков работы с языком программирования R и R-Studio. Вы узнаете, как загружать, сохранять и преобразовывать данные, а также как писать функции, создавать графики и cопоставлять базовые статистические модели с данными. В дополнение к теоретическим занятиям, на которых вы изучите процесс анализа данных, этот курс фокусируется на практических инструментах, необходимых для анализа и визуализации больших данных. По окончанию курса вы овладеете основными навыками обработки, манипулирования и анализа данных различных типов, создания отчетов и документирования вашего кода.
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
|
Содержание курса
1. Основы статистики и простая линейная регрессия
Что такое ваши данные. Статистические выводы. Введение в машинное обучение. Простая линейная регрессия. Диагностика и трансформация. Коэффициент определенности.
2. Базовое программирование с R
Введение в R. Что такое R? R-Studio, пакеты и рабочая область. Основные элементы языка R. Типы объектов данных. Локальный импорт / экспорт данных. Введение функций и управляющих операторов. Углубленное изучение объектов данных. Функции. Программирование функций.
3. Базовые элементы данных
Преобразование данных(Reshape,Split,Combine). Символы. Обработка строк. Даты и временные метки. Сбор Веб-данных. API источники данных. Подключение к внешней базе данных.
4. Манипулирование данными с помощью "dplyr"
Подмножество, преобразование и переупорядочение наборов данных. Объединение наборов данных. Групповые операции над наборами данных.
5. Графика данных и визуализация данных
Основные подходы к визуализации данных и графики данных. Base,Grid,Lattice,ggplot2. Построение графиков больших данных с ggplot2.
6. Расширенная визуализация в R
Настраиваемая графика с помощью ggplot2. Титулы, системы координат, масштабы, темы, метки, легенда, scatterplot с многоразмерными данными, визуализация временной последовательности, карты. Интерактивная визуализация в R.
Что такое ваши данные. Статистические выводы. Введение в машинное обучение. Простая линейная регрессия. Диагностика и трансформация. Коэффициент определенности.
2. Базовое программирование с R
Введение в R. Что такое R? R-Studio, пакеты и рабочая область. Основные элементы языка R. Типы объектов данных. Локальный импорт / экспорт данных. Введение функций и управляющих операторов. Углубленное изучение объектов данных. Функции. Программирование функций.
3. Базовые элементы данных
Преобразование данных(Reshape,Split,Combine). Символы. Обработка строк. Даты и временные метки. Сбор Веб-данных. API источники данных. Подключение к внешней базе данных.
4. Манипулирование данными с помощью "dplyr"
Подмножество, преобразование и переупорядочение наборов данных. Объединение наборов данных. Групповые операции над наборами данных.
5. Графика данных и визуализация данных
Основные подходы к визуализации данных и графики данных. Base,Grid,Lattice,ggplot2. Построение графиков больших данных с ggplot2.
6. Расширенная визуализация в R
Настраиваемая графика с помощью ggplot2. Титулы, системы координат, масштабы, темы, метки, легенда, scatterplot с многоразмерными данными, визуализация временной последовательности, карты. Интерактивная визуализация в R.
Слушатели
Специалисты по работе с большими данными, бизнес и дата аналитики, желающие получить расширенную практическую и теоретическую подготовку по использованию R-Studio в проектах анализа больших данных и машинного обучения.
Предварительная подготовка
- Понимание основ статистики
- Опыт работы c R-Studio