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Struttura del corso
Scrittura di Codice R più Pulito e Riutilizzabile
- Analisi di ciò che rende il codice R scalabile, leggibile e manutenibile
- Creazione di funzioni riutilizzabili con input, output e valori predefiniti chiari
- Riduzione della ripetizione grazie a una migliore progettazione delle funzioni e organizzazione degli script
Flussi di Lavoro Pratici per la Trasformazione dei Dati
- Costruzione di pipeline di analisi chiare con gli strumenti di tidyverse
- Lavoro con riassunti raggruppati, join e ridisposizione dei dati
- Strutturazione dei passaggi di preparazione dei dati per analisi ripetibili
Programmazione Funzionale per Attività Ripetitive
- Utilizzo di strumenti di iterazione come alternativa ai loop ripetitivi
- Applicazione di flussi di lavoro di tipo map con purrr
- Gestione più sicura degli errori e dei valori mancanti in attività ripetitive
Debug e Miglioramento delle Prestazioni
- Individuazione e correzione di errori di codifica comuni negli script e nelle funzioni
- Utilizzo di tecniche pratiche di debug in R e RStudio
- Esecuzione di benchmark per codice lento e miglioramento mirato delle prestazioni
Reporting e Comunicazione Riproducibili
- Creazione di report riproducibili con R Markdown
- Raffinamento dell'output visivo con ggplot2 per una comunicazione più chiara
- Preparazione dei risultati dell'analisi da condividere con stakeholder aziendali o della ricerca
Workshop Applicato e Prossimi Passi
- Combinazione di funzioni, flussi di lavoro sui dati, debug e reporting in un esercizio pratico
- Revisione delle tecniche chiave e dei pattern comuni per il lavoro quotidiano con R
- Identificazione dei prossimi passi per il miglioramento continuo nella programmazione in R
Requisiti
- Solida comprensione della sintassi di base di R, dei tipi di dati, dei vettori e dei data frame
- Esperienza nella scrittura di script in R e nell'utilizzo di RStudio
- Esperienza intermedia nella programmazione in R, inclusa la manipolazione di base dei dati e la creazione di grafici
Destinatari
- Analisti dei dati che desiderano scrivere codice R più efficiente, riutilizzabile e manutenibile
- Data scientist che necessitano di flussi di lavoro più robusti per analisi, reporting e collaborazione
- Ricercatori e professionisti tecnici che utilizzano R per attività pratiche di analisi dati
14 ore
Recensioni (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
Corso - Advanced R
Traduzione automatica
