Придбаний [Нетологія] мова R для аналітики (Андрій Макєєв, Ольга Титова)

[Gadzhi]

Переглянути вкладення 23996
​

Навчіться легко збирати дані з різних систем. Прокачайтеся до рівня middle в прогнозуванні і візуалізації в R-Studio. Автоматизуйте рутинні завдання

R - найпопулярніша мова програмування серед аналітиків
за даними опитування O'reilly Media

Ми живемо в епоху цифровізації, коли кожен процес можна автоматизувати і спростити свою роботу. Мовою R можна написати код, який звільнить вам час для нових проектів.

Сама універсальна область застосування R-аналітика. Використовуючи R, ви можете провести статистичні тести і перевірити гіпотези, побудувати графіки і зробити прогноз.

Кому підійде цей курс

• Інтернет-маркетологам
  Отримайте інструмент для роботи з даними. Автоматизуєте рутинні операції і навчитеся створювати інформативні звіти. Почнете говорити з програмістами на одній мові.
  
• початківцям аналітикам
  Додайте ще один професійний навик в резюме і поглибите розуміння статистики. Навчіться збирати і аналізувати в одному місці дані по всіх проектах.

чому ви навчитеся

• Збирати дані з більшості аналітичних систем
• Перетворювати R-скрипти для переробки одержуваних даних в залежності від завдань
• Аналізувати процеси за допомогою скриптів і показувати результати на графіках

Спойлер: інформація

Модуль 1-базові принципи програмування на r
Розглянемо базові можливості мови R, навчимося налаштовувати R-Studio і почнемо використовувати для простих операцій.

1. R і R-Studio
2. Змінні їх типи
3. Оголошення змінних в R
4. Арифметичні операції
5. Логічні змінні та операції
6. Розгалуження
7. Цикли

Модуль 2-відмінності R від традиційного програмування
Познайомимося з векторами і техніками програмування в R.

1. Поняття вектора, векторні операції
2. Використання функцій
3. Огляд основних функцій і пакетів r

Модуль 3-Робота з наборами даних
Навчимося імпортувати дані в R, познайомимося з фреймами даних, освоїмо базові операції (перегляд, звернення до даних, перетворення, з'єднання, фільтрація).

1. DataFrame-що це і для чого
2. Імпорт DataFrame в R
3. Найпростіше дослідження dataframe
4. Доступ до змінних DataFrame (знак $)
5. Базові операції з DataFrame
6. Фільтрація DataFrame

Модуль 4-візуалізація в R
Познайомимося зі способами візуалізації даних в R, навчимося застосовувати візуалізацію в залежності від даних, інтерпретувати графіки. Навчимося оцінювати розподіл, описові статистики для двох і більше змінних, дізнаємося про кореляцію і регресії.

1. Основи візуалізації в R
2. Побудова гістограм-функція hist
3. Побудова boxplot
4. Побудова графіків залежностей двох змінних

Модуль 5-Просунута візуалізація в R
Познайомимося з просунутими способами візуалізації даних в R, навчимося працювати зі складними наборами даних і інтерпретувати їх.

1. Базовий шаблон ggplot
2. Геометричні типи і перетворення
3. Управління графічними параметрами
4. Групування даних
5. Системи координат
6. Осі, легенди, підписи
7. Поділ графіків за фасетами
8. Інтерактивна візуалізація в Shiny

Модуль 6-дослідницький аналіз даних в R
Навчимося готувати дані до подальшої роботи, аналізу структури, класифікації без навчання (кластерний аналіз).

1. Стандартизація даних
2. Ієрархічна кластеризація
3. Метод k-середніх (kmeans)
4. Основи мультиваріативного аналізу в R

Модуль 7-основи прогнозування в R
Дізнаємося про основні моделі прогнозування, познайомимося з лінійною регресією і навчимося її побудови, оцінки та використання.

1. Моделі прогнозування
2. Лінійна регресія
3. Побудова моделі лінійної регресії в R
4. Оцінка моделі лінійної регресії та її використання

Модуль 8-створення і використання моделей в R
Дізнаємося більше про різні моделі прогнозування та їх використання в польових умовах, навчимося їх будувати і валідувати. Познайомимося з роботою з передбаченням категорії і з незбалансованими даними.

1. логістична регресія
2. основні моделі, засновані на деревах рішень
3. валідація моделі
4. дилема зміщення-дисперсії
5. Робота з передбаченням категорії
6. Робота з незбалансованими даними
7. імплементація моделі в роботу компанії

https://privatelink.de/?https://netology.ru/programs/r-analysis