План на курса

Ден първи: Основи на езика

  • Въведение в курса
  • За Data Science
    • Data Science Определение
    • Процес на правене Data Science.
  • Представяме ви R Language
  • Променливи и типове
  • Контролни структури (цикли / условни)
  • R Scalars, вектори и матрици
    • Дефиниране на R вектори
    • Матрици
  • Манипулиране на низове и текст
    • Знаков тип данни
    • Файл IO
  • Списъци
  • Функции
    • Представяне на функции
    • Затваряния
    • lapply/sapply функции
  • DataFrames
  • Лабораторни за всички секции

Ден втори: Междинен R Programming

  • DataFrames и File I/O
  • Четене на данни от файлове
  • Подготовка на данни
  • Вградени набори от данни
  • Визуализация
    • Графичен пакет
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / точкова диаграма
    • Топлинна карта
    • пакет ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Изследване с Dplyr
  • Лабораторни за всички секции

Ден трети: Напреднали Programming с Р

  • Статистическо моделиране с R
    • Статистически функции
    • Работа с NA
    • Разпределения (биномиално, поасоново, нормално)
  • Регресия
    • Представяне на линейни регресии
  • Препоръки
  • Обработка на текст (tm пакет / Wordоблаци)
  • Клъстеризиране
    • Въведение в групирането
    • KMeans
  • Класификация
    • Въведение в класификацията
    • Наивен Бейс
    • Дървета на решенията
    • Обучение с помощта на caret пакет
    • Оценяване на алгоритми
  • R и Big Data
    • Свързване на R към бази данни
    • Big Data Екосистема
  • Лабораторни за всички секции

Изисквания

  • Основен опит в програмирането е за предпочитане

Настройка

  • Модерен лаптоп
  • Инсталирани са най-новите R studio и R среда
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (7)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории