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 informativo e utile
Brenton - Lotterywest
Corso - Building Web Applications in R with Shiny
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Numerosi esempi ed esercizi relativi all'argomento del corso di formazione.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Corso - Advanced R Programming
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Il primo e il secondo giorno sono stati davvero molto lineari per me e ho davvero apprezzato quell'esperienza.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Corso - R Fundamentals
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Il ritmo era giusto e l'atmosfera rilassata ha fatto sentire a loro agio i candidati per fare domande.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Corso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
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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.
Sonja Steiner - BearingPoint GmbH
Corso - R Programming for Data Analysis
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