План на курса

Ден Първи: Основи на езика

  • Въведение в курса
  • За Data Science
    • Data Science Определение
    • Процес на извършване на Data Science.
  • Представяне на R Language
  • Променливи и Типове
  • Контролни структури (цикли / условни изрази)
  • Скалари, вектори и матрици в R
    • Определяне на R вектори
    • Матрици
  • Манипулация с низове и текст
    • Тип данни character
    • Вход/Изход на файлове
  • Списъци
  • Функции
    • Въведение в функции
    • Затваряне
    • Функции lapply/sapply
  • Таблици с данни
  • Лаборатории за всички раздели

Ден Втори: Среден R Programming

  • Таблици с данни и Вход/Изход на файлове
  • Четане на данни от файлове
  • Подготовка на данни
  • Вградено данни
  • Визуализация
    • Графичен пакет
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / диаграма на точкове
    • Топлотен карта
    • Пакет ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Изследване с Dplyr
  • Лаборатории за всички раздели

Ден Трети: Напреднали Programming с R

  • Статистическо моделиране с R
    • Статистически функции
    • Работа с NA
    • Разпределения (Биномиално, Поасоново, Нормално)
  • Регресия
    • Въведение в линейни регресии
  • Рекомендации
  • Обработка на текст (пакет tm / Word облаци)
  • Кластеризация
    • Въведение в кластеризацията
    • KMeans
  • Класификация
    • Въведение в класификацията
    • Наивен Байес
    • Дървета за решение
    • Обучение с пакет caret
    • Оценка на алгоритми
  • R и Big Data
    • Свързване на R с бази данни
    • Екосистема на Big Data
  • Лаборатории за всички раздели

Изисквания

  • Предпочитано е да имате базови познания в програмиране

Настройка

  • Современен лаптоп
  • Най-новата версия на R Studio и R среда, инсталирана
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (7)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории