Язык R в аналитике
Онлайн-курс от Нетологии. Курс научит работать с языком R для анализа и визуализации данных. После прохождения программы вы сможете решать рабочие задачи эффективным способом, писать код для автоматизации рутинных задач, пользоваться основными пакетами R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа.
- Базовые принципы программирования на R. Рассмотрим базовые возможности языка R, научимся настраивать R-Studio и начнём использовать для простых операций.
- R и R-Studio
- Переменные их типы
- Объявление переменных в R
- Арифметические операции
- Логические переменные и операции
- Ветвление
- Циклы
- Отличия R от традиционного программирования. Познакомимся с векторами и техниками программирования в R.
- Понятие вектора, векторные операции
- Использование функций
- Обзор основных функций и пакетов R
- Работа с наборами данных. Научимся импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоим базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация). Разберём этапы анализа данных. Узнаем, какой workflow есть при анализе данных и какие действия нужно выполнить.
- DataFrame — что это и для чего
- Импорт DataFrame в R
- Простейшее исследование DataFrame
- Доступ к переменным DataFrame (знак $)
- Базовые операции с DataFrame
- Фильтрация DataFrame
- Использование библиотеки dplyr для объединения Data Frames
- Тип данных «список» (list): что это такое, для чего и как с ним работать
- 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.
- Базовый шаблон ggplot
- Построение точечной и линейной диаграмм и их параметризация
- Исследование числовых данных с помощью гистограммы и boxplot
- Исследование категориальных переменных на столбчатых диаграммах. Нормирование
- Дополнительные приёмы при исследовании данных на графиках: jitter, география
- Какие типы диаграмм для каких данных использовать и другие правила хорошего тона при визуализации
- Этапы анализа данных. Подготовка и очистка данных. Научимся работать с данными разного формата, а также «очищать» данные — придавать некачественным данным пригодный для анализа вид.
- Некачественные данные: как заполнить отсутствующие значения
- Изменение формата данных: когда данные поступают не в пригодном для анализа формате. Функции spread, gather, separate. Конвертация между типами
- Работа с датами и временем
- Работа со строками и библиотекой stringr
- Основы регулярных выражений в R: как их использовать эффективно и не сломать голову
- Основы моделирования в R. Узнать про основные модели прогнозирования, познакомимся с линейной регрессией и научимся её построению, оценке и использованию.
- Подготовка данных для моделирования. Стандартизация, нормирование, проверка гипотез о нормальном распределении
- Модели прогнозирования. Линейная регрессия
- Определение линейной регрессии
- Построение модели линейной регрессии в R
- Оценка модели линейной регрессии
- Кластеризация. Метод К-средних
- Предоставление результатов анализа. Продвинутая визуализация. Познакомимся с продвинутыми способами визуализации данных в R и предоставления результатов анализа данных бизнесу.
- Картография с помощью библиотеки leaflet
- Таблицы и сводные таблицы: библиотеки DT и rpivotTable
- Возможности библиотеки Plotly для визуализации, использование ggplotly
- RMarkdown. Как представлять результаты своей работы
- Что такое веб-приложения Shiny и какие возможности в них есть
- Архитектура веб-приложения: UI-функция, серверная функция, файл Global
- Базовые UI-элементы Shiny
- Разработка аналитических веб-приложений в R (Shiny). Научимся реализовывать удобный интерфейс для работы с аналитикой в R для бизнес-пользователя.
- Изучаем шаблон дашборда shinydashboard для создания интерфейса приложения
- Изучаем реактивность и возможность её ограничивать функцией isolate()
- Обзор базовых элементов управления и кейсов их использования
- Дополнительные способы визуализации в приложении: встраиваем графики ggplot, таблицы, карты
101 достоверный отзыв о школе Нетология
Мы не нашли много отзывов конкретно про курс «Язык R в аналитике». Зато мы собрали 101 отзыв о школе Нетология — они помогут вам получить общее представление о процессе обучения.