Struttura del corso
Primo giorno: Nozioni di base sulla lingua
- Introduzione al corso
- Informazioni su Data Science
- Data Science Definizione
- Processo di fare Data Science.
- Presentazione R Language
- Variabili e tipi
- Strutture di controllo (loop / condizionali)
- R Scalars, vettori e matrici
- Definizione di vettori R
- Matricie
- Manipolazione di stringhe e testo
- Tipo di dati carattere
- I/O file
- Lizza
- Funzioni
- Introduzione alle funzioni
- Chiusure
- Funzioni lapply/sapply
- Fotogrammi di dati
- Laboratori per tutte le sezioni
Secondo giorno: Intermedio R Programming
- DataFrame e I/O di file
- Lettura dei dati dai file
- Preparazione dei dati
- Set di dati integrati
- Visualizzazione
- Pacchetto Grafica
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / grafico a dispersione
- Mappa di calore
- Pacchetto ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Esplorazione con Dplyr
- Laboratori per tutte le sezioni
Requisiti
- È preferibile un background di programmazione di base
Pubblico
- Analisti di dati
Recensioni (5)
è stato istruttivo e utile
Brenton - Lotterywest
Corso - Building Web Applications in R with Shiny
Traduzione automatica
Molti esempi ed esercizi relativi all'argomento della formazione.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Corso - Advanced R Programming
Traduzione automatica
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Corso - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Corso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
It was very informative and professionally held. Wojteks knowledge level was so advanced that he could basically answer any question and he was willing to put effort into fitting the training to my personal needs.