Перейти на главную | Список курсов | Расписание | Заявка на курс | Cisco course on-line registration |
Наши контакты
☎ +7 747 716 2122
☎ +7 777 241 7298
☎ +7 747 592 9208 asem@ciscotrain.kz info@ciscotrain.kz gulzifa@ciscotrain.kz Схема проездаКазахстан, г. Алматы, ул. Гоголя 39, каб. 509, 050002
|
Анализ данных, визуализация и моделирование R/Data Analysis, Visualization and modeling in R
Данный курс является необходимым для получения практических навыков работы с R и R-Studio. Вы узнаете, как загружать, сохранять и преобразовывать данные, а также как писать функции, создавать графики и cопоставлять базовые статистические модели с данными. В дополнение к теоретическим основам, в которых вы изучите процесс анализа данных, этот курс фокусируется на практических инструментах, необходимых для анализа и визуализации больших данных. По окончанию курса вы овладеете основными навыками обработки, манипулирования и анализа данных различных типов, создания отчетов и документирования вашего кода. Аудитория Специалисты по работе с большими данными, бизнес аналитики и руководители желающие получить расширенную теоретическую и практическую подготовку по использованию R-Studio в проектах анализа больших данных Предварительная подготовка · Понимание основ статистики · Опыт работы c R-Studio или знание в рамках курса DataScience-DataAnalysis & Visualization: Data Science: Анализ данных и визуализация в R (ссылка) Содержание курса
1. Основы статистики и простая линейная регрессия Что такое ваши данные. Статистические выводы. Введение в машинное обучение. Простая линейная регрессия. Диагностика и трансформация. Коэффициент определенности 2. Базовое программирование с R Введение в R. Что такое R? RStudio, пакеты и рабочая область Основные элементы языка R. Типы объектов данных. Локальный импорт / экспорт данных.Введение функций и управляющих операторов. Углубленное изучение объектов данных. Функции. Программирование функций. 3. Базовые элементы данных Преобразование данных(Reshape,Split,Combine) Символы. Обработка строк. Даты и временные метки. Сбор Веб-данных. API источники данных. Подключение к внешней базе данных. 4. Манипулирование данными с помощью "dplyr" Подмножество, преобразование и переупорядочение наборов данных. Объединение наборов данных. Групповые операции над наборами данных. 5. Графика данных и визуализация данных Основные подходы к визуализации данных и графики данных. Base,Grid,Lattice,ggplot2 Построение графиков больших данных с ggplot2 6. Расширенная визуализация в R Настраиваемая графика с помощью ggplot2. Титулы, системы координат, масштабы, темы, метки,легенда,scatterplot с многоразмерными данными,визуализация временной последовательности, карты. Интерактивная визуализация в R.
|