Свържете се с нас

План на курса

Написване на по-чист и повтарящ се код на R

  • Преглед на това, което прави кода на R масштабируем, читаем и поддържан.
  • Създаване на повтарящи се функции с ясни входи, изходи и задънлиания
  • Намалване на повторенията чрез по-добро проектиране на функциите и организация на скриптовете.

Практически работни процеси за трансформация на данни

  • Създаване на ясни анализни конвейори с инструменти от tidyverse
  • Работа с групирани резюмета, свързвания и преобразуване на данни.
  • Структуриране на стъпки за подготвка на данни за повторяем анализ.

Функционално програмиране за повтарящи се задачи

  • Използване на инструменти за итерации като алтернатива на повторяващи се цикли.
  • Прилагане на работни процеси от типа map с purrr
  • Обработване на грешки и липсващи стойности по-безопасно при повтарящи се задачи.

Отстраняване на грешки и подобряване на производителността

  • Намиране и коригиране на обикновени кодови грешки в скриптовете и функциите.
  • Използване на praktični техники за отстраняване на грешки в R и RStudio
  • Мерене на бавния код и правене на целеви подобрения на производителността.

Воспроизводими доклади и комуникация

  • Създаване на воспроизводими доклади с R Markdown.
  • Подобряване на визуалния изход с ggplot2 за по-ясна комуникация.
  • Приготвяне на резултатите от анализата за споделяне с бизнес или научни партньори.

Применителна работилница и следващи стъпки

  • Комбиниране на функции, работни процеси с данни, отстраняване на грешки и доклади в практически упражнения.
  • Преглед на ключовите техники и общи модели за повседневна работа с R
  • Идентифициране на следващите стъпки за продължаващо подобряване в програмирането на R.

Изисквания

  • Сигурно разбиране на основния синтаксис на R, типовете данни, векторите и таблите с данни
  • Опит в написването на скриптове на R и работа в RStudio
  • Среден опит от програмиране с R, включително основно манипулиране на данни и графиките

Целева група

  • Аналитици на данни, които искат да пишат по-ефективен, повтарящ се и поддържан код на R
  • Научници на данните, които имат нужда от по-силни работни процеси за анализ, доклади и сътрудничество
  • Изследователи и технически професионалисти, които използват R за практическа работа с данни
 14 Часове

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории