Скоро [Специалист] Программирование на языке R. Уровень 1 (2017) [Александр Кораблин]

[VkurseBot]

Программирование на языке R. Уровень 1.
Базовые знания. Александр Кораблин​

Целевое предназначение языка программирования R – это статистический анализ данных. Язык содержит широчайший спектр инструментов анализа данных, средств визуализации, создания документов и веб-приложений.

Что удобнее делать в R? В основном отмечают четыре вещи:

• статистический анализ данных;
• создание высококачественной визуализации данных;
• документирование статистических обсчетов;
• cоздание интерактивных веб-приложений.

В R по сравнению с SPSS есть возможность самому без ограничений создавать какой-то свой фунционал, использовать его и делиться им. В SPSS вы целиком и полностью зависите от разработчиков.

Цель курса – дать слушателям знания, которые помогут овладеть базовыми навыками анализа и визуализации данных в среде R.

Курс предназначен для широкого круга специалистов, которым необходимо искать закономерности в большом количестве данных, визуализировать их и строить статистически корректные выводы.

По окончании курса Вы будете уметь:

• создавать/модифицировать вектора, табличные данные, матрицы, списки; рассчитывать статистические метрики для наборов данных;
• строить и диагностировать статистически модели: линейная регрессия (от одной и многих переменных), классификация (kmeans, деревья решений, случайный лес);
• визуализировать данные в R (base plotting, ggplot2);
• создавать текстовые документы с модулями исполняющегося кода (отчеты).

По окончании курса Вы будете знать:

• типы данных в R и самые популярные средства инструменты с ними;
• теоретические основы моделей регрессии и классификации; инструменты R для создания таких моделей;
• инструменты визуализации данных, средства документирования отчетов.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Спойлер: Программа курса

Модуль 1. Знакомство с R и RStudio. Основные особенности

• Интерфейс RStudio
• Основные особенности языка R
• RMarkdown
• Практическая работа: Знакомство с интерфейсом RStudio. Создание файлов типа RMarkdown

Модуль 2. Типы данных в R и работа с ними

• Вектора, списки, матрицы, таблицы. И работа с ними
• Загрузка/выгрузка данных в/из R
• Базовые функции R
• Библиотека dplyr
• Условное выполнение кода (if…else)
• Циклы for, while
• Функции семейства *apply
• Практическая работа: Манипуляции с данными в R. Чтение/запись данных

Модуль 3. Линейная регрессия в R

• Простая линейная модель в R
• Линейная модель с несколькими переменными
• Диагностика линейных моделей
• t-тест, непараметрические тесты.
• ANOVA
• Практическая работа: Построение и интерпретация моделей линейной регрессии, А/В тесты, применение метода ANOVA на тестовых данных

Модуль 4. Алгоритмы классификации в R

• Постановка задачи классификации
• Линейная классификация в R
• Алгоритмы KNN, деревья решений, случайный лес
• Диагностика моделей классификации, ROC-кривая
• Практическая работа: Построение и интерпретация моделей классификации

Модуль 5. Средства визуализации в R

• Base plotting
• Библиотека ggplot2
• Практическая работа: Визуализация данных с помощью библиотеки ggplot2 и средствами base plotting

Скрытый контент.

 

 

Последнее редактирование модератором: 11 Дек 2016