Данный курс является необходимым для получения практических навыков работы с R и R-Studio. В процессе обучения слушатели узнают, как загружать, сохранять и преобразовывать данные, а также как писать функции, создавать графики и сопоставлять базовые статистические модели с данными. В дополнение к изучению теоретических основ процесса анализа данных, этот курс фокусируется на практических инструментах, необходимых для анализа и визуализации больших данных. По окончании курса слушатели овладеют основными навыками обработки, манипулирования и анализа данных различных типов, навыками создания отчетов и документирования кода.
Аудитория курса
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.
Предварительный уровень подготовки:
-
Понимание основ статистики;
-
Базовый опыт работы с языками программирования или скриптами.
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?
-
R-Studio, 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.
