Schița de curs

Ziua Unu: Bază de limbaj

  • Introducere în curs
  • Despre Data Science
    • Definiția lui Data Science
    • Procesul de realizare a Data Science.
  • Introducere în R Language
  • Variabile și Tipuri
  • Structuri de control (Cicluri / Condicționale)
  • Scalari R, Vectori și Matrici
    • Definirea vectorilor R
    • Matrice
  • Manipularea șirurilor de caractere și text
    • Tipul de date caracter
    • IO fișier
  • Liste
  • Funcții
    • Introducere în funcții
    • Closures
    • Funcțiile lapply/sapply
  • DataFrames
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua Două: R Programming Intermediar

  • DataFrames și IO fișier
  • Citirea datelor din fișiere
  • Prepararea datelor
  • Seturi de date integrate
  • Visualizare
    • Pachetul Graphics
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / diagramă de dispersie
    • Harta de căldură
    • Pachetul ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Explorare cu Dplyr
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua Trei: Avansat Programming Cu R

  • Modelarea statistică cu R
    • Funcții statistice
    • Gestionează NA
    • Distribuții (Binomial, Poisson, Normal)
  • Regresie
    • Introducere în regresia liniară
  • Recomandări
  • Procesarea textului (pachetul tm / Wordclouds)
  • Clustering
    • Introducere în clustering
    • KMeans
  • Clasificare
    • Introducere în clasificare
    • Naive Bayes
    • Arbore de decizie
    • Antrenament folosind pachetul caret
    • Evaluarea algoritmilor
  • R și Big Data
    • Conectarea lui R la baze de date
    • Ecosistemul Big Data
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Cerințe

  • Se preferă o cunoștință de bază a programării

Configurare

  • Un laptop modern
  • Versiunea cea mai recentă R studio și mediul de lucru R instalat
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (7)

Upcoming Courses

Categorii înrudite