Xrust.ru
Жизнь в стиле Хай-тек.
» » Язык R для аналитики (2020)
Обучение


Язык R для аналитики (2020)

08 октябрь 2020, Четверг
172
0
Язык R для аналитики (2020)

Мы живём в эпоху цифровизации, когда каждый процесс можно автоматизировать и упростить свою работу. На языке R можно написать код, который освободит вам время для новых проектов. Научитесь легко собирать данные из различных систем. Прокачайтесь до уровня middle в прогнозировании и визуализации в R-Studio. Автоматизируйте рутинные задачи.

Самая универсальная область применения R — аналитика
Используя R, вы можете провести статистические тесты и проверить гипотезы, построить графики и сделать прогноз.
1. Легко собирайте данные из различных систем с R
2. Прокачайтесь до уровня middle в прогнозировании и визуализации в R-Studio
3. Автоматизируйте свои рутинные задачи после прохождения курса

Возможности после обучения
1. Собирать
Данные из большинства аналитических систем
2. Преобразовывать
R-скрипты для переработки получаемых данных в зависимости от задач
3. Анализировать
Рутинные процессы с помощью скриптов и показывать результаты на графиках

Достижения и ключевые навыки после обучения

Достигнутые результаты:
1. Составлен прогноз продаж в зависимости от погоды
2. Собраны несколько наборов данных в один
3. Проведён анализ продаж интернет-маркетинга
4. Проведён анализ потребительских привычек регионов России
5. Составлен прогноз цены квартиры на основе характеристик

Ключевые навыки:
1. Сбор данных из большинства веб-аналитических систем
2. Преобразование данных с помощью R-скриптов
3. Работа с клиент-серверными, облачными и локальными базами данных на языке R
4. Разработка скриптов для рассылки писем и создания наглядных графиков

Программа обучения:

Модуль 1 - Базовые принципы программирования на R
Рассмотрим базовые возможности языка R, научимся настраивать R-Studio и начнём использовать для простых операций.
1. R и R-Studio
2. Переменные их типы
3. Объявление переменных в R
4. Арифметические операции
5. Логические переменные и операции
6. Ветвление
7. Циклы

Модуль 2 - Отличия R от традиционного программирования
Познакомимся с векторами и техниками программирования в R.
1. Понятие вектора, векторные операции
2. Использование функций
3. Обзор основных функций и пакетов R

Модуль 3 - Работа с наборами данных
Научимся импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоим базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация).
1. DataFrame — что это и для чего
2. Импорт DataFrame в R
3. Простейшее исследование DataFrame
4. Доступ к переменным DataFrame (знак $)
5. Базовые операции с DataFrame
6. Фильтрация DataFrame

Модуль 4 - Визуализация в R
Познакомимся со способами визуализации данных в R, научимся применять визуализацию в зависимости от данных, интерпретировать графики. Научимся оценивать распределение, описательные статистики для двух и более переменных, узнаем о корреляции и регрессии.
1. Основы визуализации в R
2. Построение гистограмм — функция hist
3. Построение boxplot
4. Построение графиков зависимостей двух переменных

Модуль 5 - Продвинутая визуализация в R
Познакомимся с продвинутыми способами визуализации данных в R, научимся работать со сложными наборами данных и интерпретировать их.
1. Базовый шаблон ggplot
2. Геометрические типы и преобразования
3. Управление графическими параметрами
4. Группировка данных
5. Системы координат
6. Оси, легенды, подписи
7. Разделение графиков по фасетам
8. Интерактивная визуализация в Shiny

Модуль 6 - Исследовательский анализ данных в R
Научимся подготавливать данные к дальнейшей работе, анализу структуры, классификации без обучения (кластерный анализ).
1. Стандартизация данных
2. Иерархическая кластеризация
3. Метод k-средних (kmeans)
4. Основы мультивариативного анализа в R

Модуль 7 - Основы прогнозирования в R
Узнаем про основные модели прогнозирования, познакомимся с линейной регрессией и научимся её построению, оценке и использованию.
1. Модели прогнозирования
2. Линейная регрессия
3. Построение модели линейной регрессии в R
4. Оценка модели линейной регрессии и её использование

Модуль 8 - Создание и использование моделей в R
Узнаем больше о различных моделях прогнозирования и их использовании в полевых условиях, научимся их строить и валидировать. Познакомимся с работой с предсказанием категории и с несбалансированными данными.
1. Логистическая регрессия
2. Основные модели, основанные на деревьях решений
3. Валидация модели
4. Дилемма смещения-дисперсии
5. Работа с предсказанием категории
6. Работа с несбалансированными данными
7. Имплементация модели в работу компании

Язык R для аналитики (2020)Язык R для аналитики (2020)Язык R для аналитики (2020)
Язык R для аналитики (2020)Язык R для аналитики (2020)Язык R для аналитики (2020)
Язык R для аналитики (2020)Язык R для аналитики (2020)Язык R для аналитики (2020)

Название: Язык R для аналитики
Год выхода: 2020
Автор: Ольга Титова, Андрей Макеев (Нетология)
Жанр: Видеокурс, программирование, разработка, обучение
Формат: MP4
Видео: AVC | 1280x720 | ~585 Kbps
Аудио: AAC | 112 kb/s | 32 KHz
Язык: Русский
Продолжительность: 18:34:17
Размер: 9.04 Gb

Подписывайтесь на наш Дзен-канал Xrust, чтобы не пропустить новые статьи!



Скачать Язык R для аналитики

Пожалуйста зарегистрируйтесь или введите в Панели пользователя логин и пароль.
Если не хотите регистрироваться, то введите логин: demo пароль:demo
Боевые слоны продаж. Скрипты, и еще раз скрипты
Боевые слоны продаж. Скрипты, и еще раз скрипты
Обучение
Продажа товаров или услуг – это сложное дело, требующее ообых знаний и умений. Но никакие навыки не сработают без нужных инструментов. И когда речь идет о продажах, одними из главных помощников являются скрипты – речевые модули, усиливающие
Базовый Python. Изучите с нуля самый востребованный язык программирования (2020)
Базовый Python. Изучите с нуля самый востребованный язык программирования (2020)
Обучение
На этом курсе вы освоите программирование на языке Python и научитесь работать с данными для самостоятельно анализа. В курсе изучаются ввод и вывод данных, арифметические операции, циклы, работа со строками и массивами, функции и словари, модули для
Python для работы с данными (2020)
Python для работы с данными (2020)
Обучение
Задачи по работе с данными востребованы во всех областях:от банковской сферы и ИТ до тяжелой промышленности и сельского хозяйства.
Python для анализа данных (2019)
Python для анализа данных (2019)
Обучение
Наш курс позволяет освоить Python для анализа данных с нуля. Курс рассчитан на тех, кто не умеет программировать, но хочет научиться. Мы собрали только те инструменты, которые потребуются вам для решения аналитических задач.
Ashampoo Burning Studio Elements 10.0.9 (ML/RUS)
Ashampoo Burning Studio Elements 10.0.9 (ML/RUS)
Мультимедиа
Ashampoo Burning Studio Elements - программа, с помощью которой Вы можете записать фильмы, музыку и данные - быстро и эффективно. Программное обеспечение с интуитивно понятным пользовательским интерфейсом предлагает Вам компактные функции для того,
Новая версия Ashampoo Burning Studio Elements 10.0.4 Portable
Новая версия Ashampoo Burning Studio Elements 10.0.4 Portable
Скачать Игры
Ashampoo Burning Studio Elements - программа, с помощью которой Вы можете записать фильмы, музыку и данные - быстро и эффективно. Программное обеспечение с интуитивно понятным пользовательским интерфейсом предлагает Вам компактные функции для того,
Добавить
Комментарии (0)
Прокомментировать
  • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
    heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
    winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
    worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
    expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
    disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
    joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
    sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
    neutral_faceno_mouthinnocent
Войти через: