Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Ден първи: Основи на езика

  • Представяне на курса
  • За науката за данните
    • Дефиниция за наука за данните
    • Процесът на работа с данни
  • Запознаване с езика R
  • Променливи и типове данни
  • Контролни структури (Цикли / Условни оператори)
  • Скалари, вектори и матрици в R
    • Дефиниране на вектори в R
    • Матрици
  • Манипулация на низове и текст
    • Тип данни за символи
    • Файлов вход/изход
  • Списъци
  • Функции
    • Въведение във функциите
    • Затваряния (Closures)
    • Функции lapply/sapply
  • DataFrames
  • Практически упражнения за всички секции

Ден втори: Програмиране с R за средно напреднали

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

Ден трети: Напреднало програмиране с R

  • Статистическо моделиране с R
    • Статистически функции
    • Работа с липсващи стойности (NA)
    • Разпределения (биномно, Поасоново, нормално)
  • Регресия
    • Въведение в линейната регресия
  • Препоръки
  • Обработка на текст (пакет tm / облаци от думи)
  • Клъстеризация
    • Въведение в клъстеризацията
    • KMeans
  • Класификация
    • Въведение в класификацията
    • Наивен Бейс
    • Дървета на решенията
    • Обучение с помощта на пакета caret
    • Оценка на алгоритми
  • R и големи данни
    • Свързване на R с бази данни
    • Екосистема за големи данни
  • Практически упражнения за всички секции

Изисквания

  • Желателни са основни познания по програмиране

Необходима настройка

  • Съвременен лаптоп
  • Инсталирани последна версия на R Studio и R среда
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (7)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории