Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Első nap: Nyelvi alapok

  • Kurzusbevezető
  • Az adattudományról
    • Az adattudomány definíciója
    • Az adattudomány folyamata
  • Az R nyelv bemutatása
  • Változók és típusok
  • Vezérlési szerkezetek (ciklusok / feltételes utasítások)
  • R skalárok, vektorok és mátrixok
    • R vektorok definiálása
    • Mátrixok
  • Karakterlánc- és szövegkezelés
    • Karakter adattípus
    • Fájl I/O
  • Listák
  • Függvények
    • Függvények bemutatása
    • Closures
    • lapply/sapply függvények
  • DataFrames
  • Gyakorlatok minden szakaszhoz

Második nap: Középhaladó R programozás

  • DataFrames és fájl I/O
  • Adatok beolvasása fájlokból
  • Adatelőkészítés
  • Beépített adatkészletek
  • Vizualizáció
    • Graphics csomag
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / pontdiagram
    • Hőtérkép
    • ggplot2 csomag (qplot(), ggplot())
  • Adatfeltárás a Dplyr segítségével
  • Gyakorlatok minden szakaszhoz

Harmadik nap: Haladó programozás R-rel

  • Statisztikai modellezés R-rel
    • Statisztikai függvények
    • NA értékek kezelése
    • Eloszlások (binomiális, Poisson, normális)
  • Regresszió
    • Lineáris regressziók bemutatása
  • Ajánlások
  • Szövegfeldolgozás (tm csomag / szófelhők)
  • Klaszterezés
    • A klaszterezés bemutatása
    • KMeans
  • Osztályozás
    • Az osztályozás bemutatása
    • Naive Bayes
    • Döntési fák
    • Tanítás a caret csomag segítségével
    • Algoritmusok értékelése
  • R és nagy adatok (Big Data)
    • R csatlakoztatása adatbázisokhoz
    • Big Data ökoszisztéma
  • Gyakorlatok minden szakaszhoz

Követelmények

  • Alapvető programozási háttér előnyt jelent

Beállítás

  • Modern laptop
  • Telepített legfrissebb R Studio és R környezet
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (7)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák