Вы используете мобильную версию

перейти на Полную версию сайта

Запись

[Нетология] Исследуйте в R. 2020 (Анастасия Борейша)

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Mr. Shrek, 29 июн 2020 в 23:06.

Хештеги:
Цена:
16200р.
Взнос:
290р.

Список участников складчины:

1. Mr. Shrek
Тип: Стандартная складчина
  1. 29 июн 2020 в 23:06
    #1
    Mr. Shrek
    Mr. Shrek Организатор Организатор
    [Нетология] Исследуйте в R. 2020 (Анастасия Борейша)
    [​IMG]

    Мы живём в эпоху цифровизации, когда каждый процесс можно автоматизировать и упростить свою работу. На языке R можно написать код, который освободит вам время для новых проектов.

    Самая универсальная область применения R — аналитика. Используя R, вы можете провести статистические тесты и проверить гипотезы, построить графики и сделать прогноз.
    1. Легко собирайте данные из различных систем с R
    2. Прокачайтесь до уровня middle в прогнозировании и визуализации в R-Studio
    3. Автоматизируйте свои рутинные задачи после прохождения курса

    Возможности после обучения
    1. Собирать
      Данные из большинства аналитических систем
    2. Преобразовывать
      R-скрипты для переработки получаемых данных в зависимости от задач
    3. Анализировать
      Рутинные процессы с помощью скриптов и показывать результаты на графиках
    Достижения и ключевые навыки после обучения
    Достигнутые результаты
    1. Составлен прогноз продаж в зависимости от погоды
    2. Собраны несколько наборов данных в один
    3. Проведён анализ продаж интернет-маркетинга
    4. Проведён анализ потребительских привычек регионов России
    5. Составлен прогноз цены квартиры на основе характеристик

    Ключевые навыки
    1. Сбор данных из большинства веб-аналитических систем
    2. Преобразование данных с помощью R-скриптов
    3. Работа с клиент-серверными, облачными и локальными базами данных на языке R
    4. Разработка скриптов для рассылки писем и создания наглядных графиков

    Программа обучения:
    Содержание Модуль 1 - Базовые принципы программирования на R
    Рассмотрим базовые возможности языка R, научимся настраивать R-Studio и начнём использовать для простых операций.
    1. R и R-Studio
    2. Переменные их типы
    3. Объявление переменных в R
    4. Арифметические операции
    5. Логические переменные и операции
    6. Ветвление
    7. Циклы

    Содержание Модуль 2 - Отличия R от традиционного программирования
    Познакомимся с векторами и техниками программирования в R.
    1. Понятие вектора, векторные операции
    2. Использование функций
    3. Обзор основных функций и пакетов R

    Содержание Модуль 3 - Работа с наборами данных
    Научимся импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоим базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация).
    1. DataFrame — что это и для чего
    2. Импорт DataFrame в R
    3. Простейшее исследование DataFrame
    4. Доступ к переменным DataFrame (знак $)
    5. Базовые операции с DataFrame
    6. Фильтрация DataFrame

    Содержание Модуль 4 - Визуализация в R
    Познакомимся со способами визуализации данных в R, научимся применять визуализацию в зависимости от данных, интерпретировать графики. Научимся оценивать распределение, описательные статистики для двух и более переменных, узнаем о корреляции и регрессии.
    1. Основы визуализации в R
    2. Построение гистограмм — функция hist
    3. Построение boxplot
    4. Построение графиков зависимостей двух переменных

    Содержание Модуль 5 - Продвинутая визуализация в R
    Познакомимся с продвинутыми способами визуализации данных в R, научимся работать со сложными наборами данных и интерпретировать их.
    1. Базовый шаблон ggplot
    2. Геометрические типы и преобразования
    3. Управление графическими параметрами
    4. Группировка данных
    5. Системы координат
    6. Оси, легенды, подписи
    7. Разделение графиков по фасетам
    8. Интерактивная визуализация в Shiny

    Содержание Модуль 6 - Исследовательский анализ данных в R
    Научимся подготавливать данные к дальнейшей работе, анализу структуры, классификации без обучения (кластерный анализ).
    1. Стандартизация данных
    2. Иерархическая кластеризация
    3. Метод k-средних (kmeans)
    4. Основы мультивариативного анализа в R

    Содержание Модуль 7 - Основы прогнозирования в R
    Узнаем про основные модели прогнозирования, познакомимся с линейной регрессией и научимся её построению, оценке и использованию.
    1. Модели прогнозирования
    2. Линейная регрессия
    3. Построение модели линейной регрессии в R
    4. Оценка модели линейной регрессии и её использование

    Содержание Модуль 8 - Создание и использование моделей в R
    Узнаем больше о различных моделях прогнозирования и их использовании в полевых условиях, научимся их строить и валидировать. Познакомимся с работой с предсказанием категории и с несбалансированными данными.
    1. Логистическая регрессия
    2. Основные модели, основанные на деревьях решений
    3. Валидация модели
    4. Дилемма смещения-дисперсии
    5. Работа с предсказанием категории
    6. Работа с несбалансированными данными
    7. Имплементация модели в работу компании