Работа с данными на языке R [Специалист] [Александр Кораблин]

[Bot]

Складчина: Работа с данными на языке R [Специалист] [Александр Кораблин]​

Обучение проходит на R 4.4

Целевое предназначение языка программирования R – это статистический анализ данных. Язык содержит широчайший спектр инструментов анализа данных, средств визуализации, создания документов и веб-приложений.

Что удобнее делать в R? В основном отмечают четыре вещи:

• статистический анализ данных;
• создание высококачественной визуализации данных;
• документирование статистических обсчетов;
• cоздание интерактивных веб-приложений.

В курсе «Работа с данными на языке R» рассматривается работа с различными источниками данных, а также разбираются библиотеки R предназначенные для генерации отчётов, визуализации данных и сознания интерактивных веб-приложений. В курсе приводится больше количество примеров и лабораторных, что позволит слушателям практически сразу после окончания приступить к реальной работе.
Курс предназначен для всех специалистов, связанных с анализом данных.
Вы научитесь:

• работать с текстовыми файлами и файлами в формате Excel;
• использовать таблицы баз данных;
• используя R Markdown создавать динамические отчёты;
• включать в отчёты таблицы и графики;
• работать с библиотекой ggplot2 и создавать различные варианты визуализации данных;
• создавать и настраивать уровни (Layers) в ggplot2;
• работать с интерактивной графикой;
• создавать Web Shiny приложения для интерактивной работы с данными через Веб;
• выполнять отладку Web Shiny приложений.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.
Программа:

Модуль 1. Ввод/вывод данных (4 ак. ч.)

• Ввод/вывод данный в текстовый файл
• Работа с файлами Excel
• Чтение и запись таблиц баз данных
• Практика: Работа с СУБД MSSQL

Модуль 2. Генерация отчётов – R Markdown (4 ак. ч.)

• Введение в R Markdown
• Основы синтаксиса
• Включение кода на R в отчёт
• Использование фигур/графиков и таблиц в отчёте
• Создание параметризованных отчётов
• Практика: Создание отчёта R Markdown на примере задачи регрессионного анализа данных
• ДЗ: Создать отчёт по анализу данных из набора ggplot2::diamonds

Модуль 3. Визуализация данных – библиотека ggplot2 (8 ак. ч.)

• Введение в многоуровневую визуализацию данных (Layered Grammar)
• Использование атрибутов (координат X, Y, цвета, размера и формы) для создания пятимерных графиков
• Виды графиков: распределения, гистограммы, круговые диаграммы, временные ряды и т.д.
• Уровни (Layers) их задание и настройка в ggplot2
• Задание масштабов, координатных осей и легенды
• Группировка и разбиение данных на подмножества при визуализации (Facetting)
• Создание интерактивных графиков
• Практика: Использование библиотеки ggplot2 и ggvis для анализа и визуализации данных
• ДЗ: Создать графический отчёт по анализу данных из набора ggplot2::diamonds

Модуль 4. Интерактивная работа с данными – Shiny App (8 ак. ч.)

• Обзор архитектуры Web Shiny приложения
• Элементы пользовательского ввода-вывода
• Управление внешним видом страницы
• Реактивное программирование и его поддержка в Shiny
• Интерактивная графика
• Реализация обратной связи с пользователем (user feedback)
• Отладка Shiny приложений
• Практика: Создание Web Shiny приложения на примере задачи построения классификатора
• ДЗ: Создать Web Shiny приложение для анализа данных из набора ggplot2::diamonds

Цена 29990 руб.
Скрытая ссылка