Schița de curs

Prima zi: Noțiuni de bază de limbă

  • Introducere în curs
  • Despre Data Science
    • Definiția Data Science
    • Procesul de a face Data Science.
  • Introducere R Language
  • Variabile și tipuri
  • Structuri de control (bucle / condiționale)
  • R Scalars, vectori și matrici
    • Definirea vectorilor R
    • Matrici
  • Manipularea șirurilor de caractere și a textului
    • Tipul de date caracter
    • IO fișier
  • Liste
  • Funcții
    • Prezentarea funcțiilor
    • Închideri
    • Funcțiile lapply/sapply
  • Structuri de date
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua a doua: R intermediar Programming

  • DataFrames și I/O din fișiere
  • Citirea datelor din fișiere
  • Pregătirea datelor
  • Seturi de date încorporate
  • Vizualizare
    • Pachet grafic
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
    • Harta termică
    • Pachetul ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Explorarea cu Dplyr
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua a treia: Avansat Programming cu R

  • Modelare statistică cu R
    • Funcții statistice
    • Tratarea cu NA
    • Distribuții (binomială, Poisson, normală)
  • Regresie
    • Introducere în regresiile liniare
  • Recomandări
  • Prelucrarea textului (pachetul tm / Wordclouds)
  • Clustering
    • Introducere în Clustering
    • KMeans
  • Clasificare
    • Introducere în clasificare
    • Naive Bayes
    • Arbori de decizie
    • Instruire utilizând pachetul caret
    • Evaluarea algoritmilor
  • R și Big Data
    • Conectarea R la baze de date
    • Big Data Ecosistem
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Cerințe

  • Se preferă cunoștințe de bază în programare

Configurare

 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (7)

Upcoming Courses

Categorii înrudite