R valoda datu analīzei - bezmaksas kurss no Skillbox, apmācība, Datums: 2023. gada 29. novembris.
Literārs Mistrojums / / December 05, 2023
Analītiķi un pētnieki bez R programmēšanas pieredzes
Iemācieties programmēt R valodā no nulles un automatizējiet savu darbu. Varēsi atrisināt sarežģītākas problēmas un paaugstināt savu vērtību tirgū.
Analītiķi un pētnieki, kuri izmanto R savā darbā
Sakārtojiet savas zināšanas un apgūstiet uzlabotas R funkcijas. Mazāk laika varēsiet veltīt ikdienas rutīnas darbiem.
Tiem, kas vēlas strādāt analītikā
Apgūstiet populāru datu zinātnes rīku un uzziniet, kā apstrādāt informāciju, izmantojot R valodu.
Speriet soli pretī analītikas karjerai un pārspējiet konkurentus jau pašā sākumā.
R programmēšanas valoda
Ievads R valodā un pamatoperācijās
Instalējiet R un RStudio, R izstrādes vidi, un iepazīstieties ar tās saskarni. Jūs uzzināsit, kā izveidot R un Rmarkdown failus, sāksit apgūt valodas sintaksi un iepazīsities ar vektora jēdzienu R.
Veidi un datu struktūras
Izpētiet datu tipus programmā R un uzziniet, kā konvertēt datus no viena veida uz citu. Jūs sapratīsit datu struktūras R: vektori, matricas, datu rāmji un saraksti. Uzziniet, kā ar viņiem strādāt.
Kontroles struktūras
Iemācieties izmantot if-else nosacījumu konstrukciju, pārbaudīt nosacījumus, strādāt ar cilpām un funkcijām.
Datu apstrāde. sakārtota bibliotēka
Failu lasīšana un rakstīšana R
Jūs uzzināsiet, kā strādāt ar failiem darba mapē, lasīt un rakstīt failus csv, txt un excel formātos.
Datu apstrāde, izmantojot pamata R rīkus
Iemācieties izmantot datu rāmjus un strādāt ar datiem, izmantojot pamata R rīkus. Jūs uzzināsit, kā parādīt datu rāmja aprakstu un strādāt ar rindām un kolonnām.
Datu apstrāde ar tidyverse bibliotēku: 1. daļa
Iepazīstieties ar sakārtoto bibliotēku un tās iespējām. Jūs sapratīsit tidyverse sintakses iezīmes un iemācīsities strādāt ar dažādām funkcijām. Jūs uzzināsit, kā grupēt un apkopot datus un augšupielādēt kopsavilkuma informāciju, izmantojot stargazer bibliotēku.
Datu apstrāde ar tidyverse bibliotēku: 2. daļa
Uzziniet, kā pārveidot datu struktūras un apvienot tabulas.
Darbs ar trūkstošajām vērtībām R
Iemācieties meklēt un skaitīt trūkstošās vērtības un meklēt tajās modeļus. Jūs sapratīsit, kā vizualizēt trūkstošās vērtības, izmantojot peles un VIM bibliotēkas, un aizpildīt nepilnības, izmantojot tidyverse.
Darbs ar kārtas un kategoriskiem datiem R
Apgūstiet datu skalas: ciparu, kārtas un kategoriskas. Jūs sapratīsiet faktoru datu iezīmes R un darbības ar tiem. Iemācieties strādāt ar kategoriskiem datiem ar forkatiem.
Datu vizualizācija
Datu vizualizācija R
Iemācieties veidot vienkāršus grafikus, izmantojot pamata R rīkus – histogrammu, izkliedes diagrammu un līniju diagrammu. Jūs uzzināsit, kā tos konfigurēt un augšupielādēt failā.
Datu vizualizācija ar ggplot2 bibliotēku
Uzziniet, kā izveidot zemes gabalus, izmantojot bibliotēku ggplot2. Iemācieties strādāt ar viendimensionāliem, divdimensiju un neciparu datiem un grupēt datus grafikos.
Statistisko datu analīze R
Izlūkošanas datu analīze R
Uzziniet par aprakstošo statistiku R. Iemācieties lietot psihisko bibliotēku un meklēt netipiskas vērtības. Uzziniet Pīrsona un Spīrmena korelācijas koeficientus un saprotiet, kā tos izmantot. Jūs uzzināsiet par korelācijas matricu jēdzienu, varēsiet tās vizualizēt un augšupielādēt atskaitē.
A/B testi: selektīvs novērtējums
Uzziniet, kā iestatīt uzdevumus un izvēlēties dizainu A/B testēšanai. Iemācieties veikt izlasi, identificēt problēmas izlasē un aprēķināt tās lielumu, ņemot vērā kļūdu un datu ticamības līmeni. Jūs varēsiet aprēķināt un analizēt ticamības intervālus A/B testēšanā.
A/B testi: statistisko hipotēžu pārbaude
Iemācieties pārbaudīt statistiskās hipotēzes, izmantojot testus, un izprotiet iespējamās kļūdas testēšanas laikā. Uzziniet, kā salīdzināt A/B testēšanas daļas un vidējos rādītājus, un uzziniet A/B testēšanas algoritmu.
Sakarību atrašana datos R
Iemācīties identificēt attiecības kvantitatīvos un kategoriskos datos. Apgūstiet vienkāršu lineāro regresiju. Jūs uzzināsiet, kā strādāt ar regresijas modeli, pārbaudīt tā kvalitāti, augšupielādēt rezultātus un iekļaut tos Rmarkdown pārskatā.
Uzlabota analīzes rezultātu vizualizācija un prezentācija
Interaktīvi grafiki ar Plotly bibliotēku
Iepazīstieties ar projektu Plotly, izprotiet tā iespējas, sintakses iespējas un funkcijas. Iemācieties veidot interaktīvas Plotly diagrammas 2D un 3D formātā un publicēt rezultātus RPubs.
Analītiskie informācijas paneļi programmā R: spīdīgs ietvars
Izpētiet projektu Shiny, tā iespējas un koda struktūru. Instalējiet bibliotēku Shiny, uzziniet, kā rediģēt veidņu lietojumprogrammu, pievienot informācijas panelim izvēlnes, datu rāmja līnijas un saskarnes elementus.
Nobeiguma projekts
Sociāli ekonomisko datu apstrāde un analīze
Jūs lejupielādēsit datus no dažādiem failiem, apkoposiet tos vienā datu rāmī un apstrādāsit. Veiciet izpētes analīzi, izveidojiet regresijas modeļus un grafikus un pēc tam norādiet rezultātus un interpretāciju ziņojumā.