Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Dzień Pierwszy: Podstawy Języka

  • Wprowadzenie do kursu
  • O nauce danych
    • Definicja nauki danych
    • Proces przeprowadzania analizy danych
  • Wprowadzenie do języka R
  • Zmienne i typy
  • Struktury sterujące (pętle / warunki)
  • Skalary, wektory i macierze w R
    • Definiowanie wektorów w R
    • Macierze
  • Manipulacja tekstem
    • Typ danych znakowych
    • Operacje na plikach
  • Listy
  • Funkcje
    • Wprowadzenie do funkcji
    • Domknięcia
    • Funkcje lapply/sapply
  • Ramki danych
  • Ćwiczenia do wszystkich sekcji

Dzień Drugi: Średniozaawansowane Programowanie w R

  • Ramki danych i operacje na plikach
  • Odczyt danych z plików
  • Przygotowanie danych
  • Wbudowane zbiory danych
  • Wizualizacja
    • Pakiet graficzny
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / wykres punktowy
    • Mapa cieplna
    • Pakiet ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Eksploracja z Dplyr
  • Ćwiczenia do wszystkich sekcji

Dzień Trzeci: Zaawansowane Programowanie w R

  • Modelowanie statystyczne w R
    • Funkcje statystyczne
    • Praca z wartościami NA
    • Rozkłady (dwumianowy, Poissona, normalny)
  • Regresja
    • Wprowadzenie do regresji liniowej
  • Rekomendacje
  • Przetwarzanie tekstu (pakiet tm / chmury słów)
  • Grupowanie
    • Wprowadzenie do grupowania
    • KMeans
  • Klasyfikacja
    • Wprowadzenie do klasyfikacji
    • Naiwny klasyfikator Bayesa
    • Drzewa decyzyjne
    • Trening z użyciem pakietu caret
    • Ocena algorytmów
  • R i Big Data
    • Łączenie R z bazami danych
    • Ekosystem Big Data
  • Ćwiczenia do wszystkich sekcji

Wymagania

  • Podstawowa znajomość programowania jest mile widziana

Wymagania techniczne

  • Nowoczesny laptop
  • Najnowsze R Studio i środowisko R zainstalowane
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (7)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie