Kod kursu

rintrob

Czas trwania

28 godzin (zwykle 4 dni wliczając przerwy)

Opis

R to darmowy język programowania open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R znalazł również zwolenników wśród statystyków, inżynierów i naukowców bez umiejętności programowania komputerowego, którzy uważają go za łatwy w użyciu. Jego popularność wynika z coraz częstszego wykorzystywania eksploracji danych do różnych celów, takich jak ustalanie cen reklam, szybsze znajdowanie nowych leków lub dostosowywanie modeli finansowych. R ma szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

Machine Translated

Plan Szkolenia

I. Introduction and preliminaries

1. Overview

Making R more friendly, R and available GUIs
Rstudio
Related software and documentation
R and statistics
Using R interactively
An introductory session
Getting help with functions and features
R commands, case sensitivity, etc.
Recall and correction of previous commands
Executing commands from or diverting output to a file
Data permanency and removing objects
Good programming practice: Self-contained scripts, good readability e.g. structured scripts, documentation, markdown
installing packages; CRAN and Bioconductor

2. Reading data

Txt files (read.delim)
CSV files

3. Simple manipulations; numbers and vectors + arrays

Vectors and assignment
Vector arithmetic
Generating regular sequences
Logical vectors
Missing values
Character vectors
Index vectors; selecting and modifying subsets of a data set
- Arrays
Array indexing. Subsections of an array
Index matrices
The array() function + simple operations on arrays e.g. multiplication, transposition
Other types of objects

4. Lists and data frames

Lists
Constructing and modifying lists
- Concatenating lists
Data frames
- Making data frames
- Working with data frames
- Attaching arbitrary lists
- Managing the search path

5. Data manipulation

Selecting, subsetting observations and variables
Filtering, grouping
Recoding, transformations
Aggregation, combining data sets
Forming partitioned matrices, cbind() and rbind()
The concatenation function, (), with arrays
Character manipulation, stringr package
short intro into grep and regexpr

6. More on Reading data

XLS, XLSX files
readr and readxl packages
SPSS, SAS, Stata,… and other formats data
Exporting data to txt, csv and other formats

6. Grouping, loops and conditional execution

Grouped expressions
Control statements
Conditional execution: if statements
Repetitive execution: for loops, repeat and while
intro into apply, lapply, sapply, tapply

7. Functions

Creating functions
Optional arguments and default values
Variable number of arguments
Scope and its consequences

8. Simple graphics in R

Creating a Graph
Density Plots
Dot Plots
Bar Plots
Line Charts
Pie Charts
Boxplots
Scatter Plots
Combining Plots

II. Statistical analysis in R

1. Probability distributions

R as a set of statistical tables
Examining the distribution of a set of data

2. Testing of Hypotheses

Tests about a Population Mean
Likelihood Ratio Test
One- and two-sample tests
Chi-Square Goodness-of-Fit Test
Kolmogorov-Smirnov One-Sample Statistic
Wilcoxon Signed-Rank Test
Two-Sample Test
Wilcoxon Rank Sum Test
Mann-Whitney Test
Kolmogorov-Smirnov Test

3. Multiple Testing of Hypotheses

Type I Error and FDR
ROC curves and AUC
Multiple Testing Procedures (BH, Bonferroni etc.)

4. Linear regression models

Generic functions for extracting model information
Updating fitted models
Generalized linear models
- Families
- The glm() function
Classification
- Logistic Regression
- Linear Discriminant Analysis
Unsupervised learning
- Principal Components Analysis
- Clustering Methods(k-means, hierarchical clustering, k-medoids)

5. Survival analysis (survival package)

Survival objects in r
Kaplan-Meier estimate, log-rank test, parametric regression
Confidence bands
Censored (interval censored) data analysis
Cox PH models, constant covariates
Cox PH models, time-dependent covariates
Simulation: Model comparison (Comparing regression models)

6. Analysis of Variance

One-Way ANOVA
Two-Way Classification of ANOVA
MANOVA

III. Worked problems in bioinformatics

Short introduction to limma package
Microarray data analysis workflow
Data download from GEO: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
Data processing (QC, normalisation, differential expression)
Volcano plot
Custering examples + heatmaps

Opinie uczestników

★★★★★

Otrzymuję odpowiedzi na wszystkie moje pytania.

Natalia Gladii

Szkolenie:Data Analytics With R

Machine Translated

Dużo zagadnień, które można zgłębić po szkoleniu

Klaudia Kłębek

Szkolenie:Data Mining z wykorzystaniem R

dobra interakcja z trenerem, dynamiczna wymiana wiedzy

NIIT Limited

Szkolenie:Data Analytics With R

dużo ćwiczeń, które bezpośrednio mogę wykorzystać w mojej pracy

Alior Bank S.A.

Szkolenie:Sieci Neuronowe w R

Przykłady na danych rzeczywistych

Alior Bank S.A.

Szkolenie:Sieci Neuronowe w R

neuralnet, pROC w petli

Alior Bank S.A.

Szkolenie:Sieci Neuronowe w R

Dużo praktyki.

Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk

Szkolenie:R

Wiedza merytoryczna trenera i doświadczenie, różne przykłady

Anna Wysocka - Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk

Szkolenie:R

sprawa była dobrze przedstawiona i uporządkowana.

Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge

Szkolenie:Introduction to R with Time Series Analysis

Machine Translated

Naprawdę wszystko dokładnie wyjaśnił i użył przykładów.

royal bank of Canada

Szkolenie:R

Machine Translated

Podobał mi się samouczenie dzięki ćwiczeniom oraz wspólnym wskazówkom i skrótom.

Competition Bureau

Szkolenie:R dla analityków danych i naukowców

Machine Translated

Skorzystałam ze szczegółowych notatek, aby utrzymać się i pracować po kursie.

Public Health Wales NHS Trust

Szkolenie:Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

Machine Translated

Tempo było tylko w prawo, a swobodna atmosfera sprawiła, że kandydaci czują się swobodnie, aby zadawać pytania.

Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust

Szkolenie:Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

Machine Translated

Skorzystałam z dobrych przykładów i okazji, aby podążać razem.

Environmental and Climate Change Canada

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

I rzeczywiście cieszył ręce przeszedł ćwiczenia.

Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

Trener, jedzenie i przestrzeń były świetne.

Canada Revenue Agency

Szkolenie:R

Machine Translated

I jak faktycznie pisanie kodu z przykładowych danych i opisywanie skryptu do przyszłego odniesienia.

Canada Revenue Agency

Szkolenie:R

Machine Translated

Wstępnie wykonane skrypty wykorzystywane do materiałów szkoleniowych były bardzo użyteczne. Interaktywne szkolenie pozwoliło na wyraźne zrozumienie każdego tematu.

Canada Revenue Agency

Szkolenie:R

Machine Translated

Trener był bardzo zaniepokojony indywidualnym zrozumieniem.

Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

Excel pożyczył prezentację i daje mi pewność, że mogę wykorzystać zdobytą wiedzę.

Birmingham City University

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

Podstawowa wiedza i „pochodzenie” trenera.

Francis McGonigal - Birmingham City University

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

Zasoby

Hafiz Rana - Birmingham City University

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

Go OD wyjaśnienia, w jaki sposób robimy rzeczy

Birmingham City University

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

Czuję się teraz pewniej dzięki kodowaniu. Nigdy wcześniej tego nie robiłem, ale teraz rozumiem, że nie jest to nauka o rakietach i mogę to zrobić w razie potrzeby.

Anna Yartseva - Birmingham City University

Szkolenie:Foundation R

Machine Translated

Modelowanie i jak dopasować dane do modelu

USDA

Szkolenie:R dla analityków danych i naukowców

Machine Translated

Ustawienie w odległej klasie działało bardzo dobrze

Trimac Management Services LP

Szkolenie:Introduction to R with Time Series Analysis

Machine Translated

Good detail on what R is used for and how to start using it right away

Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP

Szkolenie:Introduction to R with Time Series Analysis

The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.

Trimac Management Services LP

Szkolenie:Introduction to R with Time Series Analysis

Trener był bardzo dobry. Materiał przedstawił w bardzo przystępny sposób.

Hydrock

Szkolenie:Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

Machine Translated

Powiązane Kategorie

Szkolenia Powiązane

Kursy w promocyjnej cenie

Docker - zarządzanie kontenerami

10/21/2019 - 09:00

Warszawa, ul. Złota 3 / 11

Introductory R for Biologists - Plan Szkolenia

Kod kursu

Czas trwania

Opis

Plan Szkolenia

I. Introduction and preliminaries

1. Overview

2. Reading data

3. Simple manipulations; numbers and vectors + arrays

4. Lists and data frames

5. Data manipulation

6. More on Reading data

6. Grouping, loops and conditional execution

7. Functions

8. Simple graphics in R

II. Statistical analysis in R

1. Probability distributions

2. Testing of Hypotheses

3. Multiple Testing of Hypotheses

4. Linear regression models

5. Survival analysis (survival package)

6. Analysis of Variance

III. Worked problems in bioinformatics

Opinie uczestników

Powiązane Kategorie

Szkolenia Powiązane

Kursy w promocyjnej cenie

Newsletter z promocjami

Zaufali nam

is growing fast!

As a Business Development Manager you will:

We offer: