Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Dzień Pierwszy: Podstawy Języka
-
Wprowadzenie do kursu
-
O Analizie Danych
-
Definicja analizy danych
-
Proces prowadzenia analizy danych.
-
-
Wprowadzenie do języka R
-
Zmienne i typy danych
-
Struktury sterowania (pętle / warunki)
-
Skalary, wektory i macierze w R
-
Definiowanie wektorów w R
-
Macierze
-
-
Manipulacja ciągami i tekstem
-
Typ danych znakowych (character)
-
Wejście-wyjście z plików (File IO)
-
-
Listy
-
Funkcje
-
Wprowadzenie do funkcji
-
Zamknięcia (closures)
-
Funkcje lapply/sapply
-
-
DataFrames
-
Ćwiczenia do wszystkich sekcji
Dzień Drugi: Pośrednie Programowanie w R
-
DataFrames i Wejście-Wyjście z plików (File I/O)
-
Odczytywanie danych z plików
-
Przygotowanie danych
-
Wbudowane zestawy danych (datasets)
-
Wizualizacja
-
Pakiet graficzny (Graphics Package)
-
Funkcje plot() / barplot() / hist() / boxplot() / wykres punktowy (scatter plot)
-
Mapa ciepła (Heat Map)
-
Pakiet ggplot2 (qplot(), ggplot())
-
-
Eksploracja z użyciem dplyr
-
Ćwiczenia do wszystkich sekcji
Dzień Trzeci: Zaawansowane Programowanie w R
-
Modelowanie statystyczne za pomocą R
-
Funkcje statystyczne
-
Obsługa wartości brakujących (NA)
-
Rozkłady (binomialny, Poissona, normalny)
-
-
Regresja
-
Wprowadzenie do regresji liniowej
-
-
Rekomendacje
-
Przetwarzanie tekstu (pakiet tm / Wordclouds)
-
Klasteryzacja
-
Wprowadzenie do klasteryzacji
-
Algorytm KMeans
-
-
Klasyfikacja
-
Wprowadzenie do klasyfikacji
-
Algorytm Naive Bayes
-
Drzewa decyzyjne (Decision Trees)
-
Trening z użyciem pakietu caret
-
Ocena algorytmów
-
-
R i duże dane (Big Data)
-
Łączenie R z bazami danych
-
Ekosystem dużych danych (Big Data Ecosystem)
-
-
Ćwiczenia do wszystkich sekcji
Wymagania
- Preferowane podstawy programowania
Konfiguracja
-
Nowoczesny laptop
-
Najnowsze R Studio i środowisko R zainstalowane
21 godzin
Opinie uczestników (7)
Rzeczywiste zastosowania przy użyciu Statcan i CER jako przykładów.
Matthew - Natural Resources Canada
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Jego wiedza oraz kod zapisany już w plikach pozwalały mi studiować po zajęciach i ćwiczyć samodzielnie.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Zawiera wiele kodu w języku R oraz dobre przykłady
Kasia - Natural Resources Canada
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Rozległa językowo i dobrze rozwinięta. Ponadto dostępna jest bogata baza wsparcia w formie materiałów online.
Michel - Natural Resources Canada
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Podobało mi się, że trener upewniał się, czy wszyscy rozumiemy i śledzimy wykłady. Jeśli mieliśmy jakieś problemy, zatrzymywał się i pomagał nam je naprawić.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
- Teleperformance
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
New tool which is “R” and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis.
Michael Lopez - Teleperformance
Szkolenie - Data Analytics With R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
