Открыто

[Специалист]Программирование на языке R. Уровень 1.

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем bertopls, 11 дек 2016.

Метки:
Цена: 13000р.
Взнос: 346р.

Основной список:

  1. 1.bertopls  
  2. 2.OlesyaK2  
  3. 3.Incansable  
  4. 4.evgeny741  
  5. 5.imag  
  6. 6.kaasnake  
  7. 7.Optimus  
  8. 8.maxiaka45  
  9. 9.Toxich  
  10. 10.medved1986  
  11. 11.Kredix  
  12. 12.arloktev  
  13. 13.neonc  
  14. 14.Андрей_Ганс  
  15. 15.legven  
  16. 16.blackfish  
  17. 17.dflas  
  18. 18.deface  
  19. 19.BomberMan  
  20. 20.FedyuninMaxim  
  21. 21.MalishP  
  22. 22.Buzanius  
  23. 23.sibbora  
  24. 24.akabanoff  
  25. 25.Parasit  
  26. 26.terrss  
  27. 27.Mordino  
  28. 28.Snapscan  
  29. 29.dcvfk  
  30. 30.akmonk  
  31. 31.dzumberman  
  32. 32.quantitative analyst  
  33. 33.keitaro  
  34. 34.DimDon  
  35. 35.KetuRahu  
  36. 36.Exitoso  
  37. 37.Uluba  
  38. 38.Timmi  
  39. 39.Tzimisce  
  40. 40.pym933  
  41. 41.Vouferd  

Резервный список:

  1. 1.strategg  
  1. bertopls

    bertopls bertopls ЧКЧлен клуба

    upload_2016-12-11_19-58-13.png

    Programming on R. Level 1. Basics
    Целевое предназначение языка программирования R – это статистический анализ данных. Язык содержит широчайший спектр инструментов анализа данных, средств визуализации, создания документов и веб-приложений.

    Что удобнее делать в R? В основном отмечают четыре вещи:

    • статистический анализ данных;
    • создание высококачественной визуализации данных;
    • документирование статистических обсчетов;
    • cоздание интерактивных веб-приложений.
    В R по сравнению с SPSS есть возможность самому без ограничений создавать какой-то свой фунционал, использовать его и делиться им. В SPSS вы целиком и полностью зависите от разработчиков.

    Цель курса – дать слушателям знания, которые помогут овладеть базовыми навыками анализа и визуализации данных в среде R.

    Курс предназначен для широкого круга специалистов, которым необходимо искать закономерности в большом количестве данных, визуализировать их и строить статистически корректные выводы.



    Модуль 1. Знакомство с R и RStudio. Основные особенности
    Интерфейс RStudio
    Основные особенности языка R
    RMarkdown
    Практическая работа: Знакомство с интерфейсом RStudio. Создание файлов типа RMarkdown
    2
    Модуль 2. Типы данных в R и работа с ними
    Вектора, списки, матрицы, таблицы. И работа с ними
    Загрузка/выгрузка данных в/из R
    Базовые функции R
    Библиотека dplyr
    Условное выполнение кода (if…else)
    Циклы for, while
    Функции семейства *apply
    Практическая работа: Манипуляции с данными в R. Чтение/запись данных
    6
    Модуль 3. Линейная регрессия в R
    Простая линейная модель в R
    Линейная модель с несколькими переменными
    Диагностика линейных моделей
    t-тест, непараметрические тесты.
    ANOVA
    Практическая работа: Построение и интерпретация моделей линейной регрессии, А/В тесты, применение метода ANOVA на тестовых данных
    6
    Модуль 4. Алгоритмы классификации в R
    Постановка задачи классификации
    Линейная классификация в R
    Алгоритмы KNN, деревья решений, случайный лес
    Диагностика моделей классификации, ROC-кривая
    Практическая работа: Построение и интерпретация моделей классификации
    6
    Модуль 5. Средства визуализации в R
    Base plotting
    Библиотека ggplot2
    Практическая работа: Визуализация данных с помощью библиотеки ggplot2 и средствами base plotting



    По окончании курса Вы будете уметь:

    • создавать/модифицировать вектора, табличные данные, матрицы, списки; рассчитывать статистические метрики для наборов данных;
    • строить и диагностировать статистически модели: линейная регрессия (от одной и многих переменных), классификация (kmeans, деревья решений, случайный лес);
    • визуализировать данные в R (base plotting, ggplot2);
    • создавать текстовые документы с модулями исполняющегося кода (отчеты).

    По окончании курса Вы будете знать:

    • типы данных в R и самые популярные средства инструменты с ними;
    • теоретические основы моделей регрессии и классификации; инструменты R для создания таких моделей;
    • инструменты визуализации данных, средства документирования отчетов.
    Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.


     
    Dimytr, dflas и Андрей_Ганс нравится это.
  2. Последние события

    1. Vouferd

      Vouferd участвует в складчине.

      22 янв 2017 в 15:41
    2. pym933

      pym933 участвует в складчине.

      22 янв 2017 в 07:26
    3. Tzimisce

      Tzimisce участвует в складчине.

      21 янв 2017 в 10:06

Поделиться этой страницей

  1. Сбор взносов (Курсы по программированию):
  2. Новые складчины (Курсы по программированию):
  3. Нужен организатор (Курсы по программированию):