Intrati in legatura

Schița de curs

Ziua 1: Bazele limbajului

  • Introducere în curs
  • Despre Data Science
    • Definiția Data Science
    • Procesul de a face Data Science
  • Introducere în limbajul R
  • Variabile și tipuri
  • Structuri de control (bucle / condiționale)
  • Scalari, vectori și matrici în R
    • Definirea vectorilor în R
    • Matrici
  • Manipularea stringurilor și a textului
    • Tipul de date caracter
    • Operații de I/O pe fișiere
  • Liste
  • Funcții
    • Introducere în funcții
    • Closures
    • Funcțiile lapply/sapply
  • DataFrames
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua 2: Programare R intermediară

  • DataFrames și I/O pe fișiere
  • Citirea datelor din fișiere
  • Pregătirea datelor
  • Seturi de date built-in
  • Vizualizare
    • Pachetul Graphics
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
    • Hartă termică
    • Pachetul ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Explorare cu Dplyr
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua 3: Programare avansată cu R

  • Modelare statistică cu R
    • Funcții statistice
    • Gestionarea valorilor NA
    • Distribuții (binomială, Poisson, normală)
  • Regresie
    • Introducere în regresii liniare
  • Recomandări
  • Procesare de text (pachetul tm / Wordclouds)
  • Clustering
    • Introducere în clustering
    • KMeans
  • Clasificare
    • Introducere în clasificare
    • Naive Bayes
    • Arbori de decizie
    • Training folosind pachetul caret
    • Evaluarea algoritmilor
  • R și Big Data
    • Conectarea R la baze de date
    • Ecosistemul Big Data
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Cerințe

  • Este de preferat să ai cunoștințe de bază de programare

Setup

  • Un laptop modern
  • Cea mai recentă versiune de RStudio și mediul R instalate
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (7)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite