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Struttura del corso
Giorno Uno: Fondamenti del Linguaggio
- Introduzione al Corso
- Su Data Science
- Definizione di Data Science
- Processo per fare Data Science.
- Introduzione al Linguaggio R
- Variabili e Tipi
- Strutture di Controllo (Cicli / Condizionali)
- Scalari, Vettori e Matrici in R
- Definizione di Vettori in R
- Matrici
- Manipolazione di Stringhe e Testo
- Tipo di dato carattere
- I/O di File
- Liste
- Funzioni
- Introduzione alle Funzioni
- Closures
- lapply/sapply functions
- DataFrames
- Laboratori per tutte le sezioni
Giorno Due: Programmazione R Intermedia
- DataFrames e I/O di File
- Lettura dati da file
- Preparazione dei Dati
- Dataset Incorporati
- Visualizzazione
- Pacchetto Graphics
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
- Heat Map
- Pacchetto ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Esplorazione con Dplyr
- Laboratori per tutte le sezioni
Requisiti
- E' preferibile avere una conoscenza base della programmazione
Pubblico Obiettivo
- Data Analysts
14 ore
Recensioni (2)
conoscenza del formatore, personalizzata, tutti i temi trattati
eleni - EUAA
Corso - Forecasting with R
Traduzione automatica
Le applicazioni nella vita reale utilizzando Statcan e CER come esempi.
Matthew - Natural Resources Canada
Corso - Data Analytics With R
Traduzione automatica
