Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Ден първи: Основи на езика

  • Въведение в курса
  • За науката за данните
    • Дефиниция на науката за данните
    • Процес на работа в науката за данните.
  • Запознаване с езика R
  • Променливи и типове
  • Управляващи структури (цикли / условни конструкции)
  • Скалари, вектори и матрици в R
    • Дефиниране на вектори в R
    • Матрици
  • Манипулиране на низове и текст
    • Символен тип данни
    • Файлов вход/изход
  • Списъци
  • Функции
    • Въведение във функциите
    • Затваряния (closures)
    • Функции lapply/sapply
  • DataFrames
  • Упражнения за всички раздели

Ден втори: Програмиране на R за средно напреднали

  • DataFrames и файлов вход/изход
  • Четене на данни от файлове
  • Подготовка на данните
  • Вградени набори от данни
  • Визуализация
    • Графичен пакет
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / точкова диаграма
    • Топлинна карта
    • Пакет ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Проучване с Dplyr
  • Упражнения за всички раздели

Ден трети: Напреднало програмиране с R

  • Статистическо моделиране с R
    • Статистически функции
    • Работа с NA
    • Разпределения (биномно, Поасоново, нормално)
  • Регресия
    • Въведение в линейната регресия
  • Препоръки
  • Обработка на текст (пакет tm / облаци от думи)
  • Клъстериране
    • Въведение в клъстерирането
    • KMeans
  • Класификация
    • Въведение в класификацията
    • Наивен Бейс
    • Дървета на решенията
    • Обучение с пакета caret
    • Оценяване на алгоритми
  • R и големи данни
    • Свързване на R с бази данни
    • Екосистема за големи данни
  • Упражнения за всички раздели

Изисквания

  • Препоръчително е наличие на основни познания по програмиране

Необходима подготовка

  • Модерен лаптоп
  • Инсталирани последна версия на RStudio и R среда
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (7)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории