План на курса
I. Въведение и предварителна информация
1. Преглед
- Правене на R по-приятелски, R и достъпни графични потребителски интерфейси Rstudio Свързан софтуер и документация R и статистика Използване на R интерактивно Въвеждаща сесия Получаване на помощ за функции и функции R команди, чувствителност към главни и малки букви и т.н. Извикване и коригиране на предишни команди Изпълнение на команди от или пренасочване на изход към файл Постоянност на данните и премахване на обекти Goот практиката на програмиране: Самостоятелни скриптове, добра четливост, напр. структурирани скриптове, документация, пакети за инсталиране с маркиране; CRAN и Bioconductor
2. Четене на данни
- Txt файлове (read.delim) CSV файлове
3. Прости манипулации; числа и вектори + масиви
- Вектори и присвояване Векторна аритметика Генериране на правилни последователности Логически вектори Липсващи стойности Символни вектори Индексни вектори; избор и модифициране на подмножества от набор от данни Масиви
Списъци Конструиране и модифициране на списъци Конкатениране на списъци
- Data frames Изработка на data frames
6. Повече за четене на данни
- XLS, XLSX файлове readr и readxl пакети SPSS, SAS, Stata,… и други формати данни Експортиране на данни в txt, csv и други формати
6. Групиране, цикли и условно изпълнение
- Групирани изрази Контролни оператори Условно изпълнение: if оператори Повтарящо се изпълнение: for цикли, repeat и while въведение в apply, lapply, sapply, tapply
7. Функции
- Създаване на функции Незадължителни аргументи и стойности по подразбиране Променлив брой аргументи Обхват и последствията от него
8. Проста графика в R
- Създаване на графика Плътност Графики Точкови графики Стълбовидни графики Линейни диаграми Кръгови диаграми Графики с кутии Точкови графики Комбиниращи графики
II. Статистически анализ в R
- 1. Вероятностни разпределения
R като набор от статистически таблици Изследване на разпределението на набор от данни
2. Тестване на хипотези
- Тестове за съотношението на съотношението на средната популация на вероятността Тест с една и две извадки Тест Хи-квадрат Goодност на съответствието Тест на Колмогоров-Смирнов Статистика с една извадка Wilcoxon Signed-Rank Test Тест с две извадки Wilcoxon Rank Sum Test Mann-Whitney Тест Колмогоров-Смирнов Тест
3. Многократно тестване на хипотези
- Грешка тип I и FDR ROC криви и AUC Процедури за множество тестове (BH, Bonferroni и др.)
4. Линейни регресионни модели
- Генерични функции за извличане на информация за модел Актуализиране на монтирани модели Обобщени линейни модели Семейства Функцията glm()
Класификация Логистична регресия
- Линеен дискриминантен анализ
III. Работени задачи по биоинформатика
- Кратко въведение в пакета limma Работен поток за анализ на данни с микрочипове Изтегляне на данни от GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397 Обработка на данни (QC, нормализация, диференциално изразяване) График на вулкан Примери за Custering + топлинни карти
Oтзиви от потребители (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Course - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Съдържанието, тъй като го намерих за много интересно и смятам, че ще ми помогне в последната ми година в университета.
Krishan - NBrown Group
Course - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Course - Data Mining with R
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Course - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Course - Data Visualization
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Course - Data Mining & Machine Learning with R
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Course - Data Science for Big Data Analytics
Сега се чувствам по-уверен с кодирането. Никога преди не съм го правил, но сега разбирам, че това не е ракетна наука и мога да го направя, когато е необходимо.
Anna - Birmingham City University
Course - Foundation R
Machine Translated