Struttura del corso
I. Introduzione e preliminari
1. Panoramica
-
Rendere R più amichevole, R e GUI disponibili
Rstudio
Software e documentazione correlati
R e statistica
Uso interattivo di R
Una sessione introduttiva
Ottenere assistenza per funzioni e caratteristiche
R, distinzione tra maiuscole e minuscole e così via.
Richiamo e correzione dei comandi precedenti
Esecuzione di comandi da un file o deviazione dell'output in un file
Permanenza dei dati e rimozione di oggetti
Good pratica di programmazione: script autonomi, buona leggibilità, ad esempio script strutturati, documentazione, markdown
installazione dei pacchetti; CRAN e Bioconduttore
2. Lettura dei dati
-
File txt (read.delim)
File CSV
3. Manipolazioni semplici; Numeri e vettori + matrici
-
Vettori e assegnazione
Aritmetica vettoriale
Generazione di sequenze regolari
Vettori logici
Valori mancanti
Vettori di caratteri
Vettori di indice; Selezione e modifica di sottoinsiemi di un insieme di dati
Matrici
Lizza Costruzione e modifica di elenchi Concatenazione di liste
-
Frame di dati
Creazione di frame di dati
6. Ulteriori informazioni sulla lettura dei dati
-
File XLS, XLSX
Pacchetti readr e readxl
Dati SPSS, SAS, Stata,... e altri formati
Esportazione dei dati in txt, csv e altri formati
6. Raggruppamento, cicli ed esecuzione condizionale
-
Espressioni raggruppate
Istruzioni di controllo
Esecuzione condizionale: istruzioni if
Esecuzione ripetitiva: per i cicli, ripeti e while
introduzione in applicare, lapplicare, sapplicare, tapply
7. Funzioni
-
Creazione di funzioni
Argomenti facoltativi e valori predefiniti
Numero variabile di argomenti
Ambito di applicazione e sue conseguenze
8. Grafica semplice in R
-
Creazione di un grafico
Grafici di densità
Grafici a punti
Grafici a barre
Grafici a linee
Grafici a torta
Diagrammi di scatole
Grafici a dispersione
Combinazione di grafici
II. Analisi statistica in R
-
1. Distribuzioni di probabilità
R come insieme di tabelle statistiche Esame della distribuzione di un set di dati
2. Verifica delle ipotesi
-
Test su una media della popolazione
Test del rapporto di verosimiglianza
Test a uno o due campioni
Test di odness del chi-quadrato Go
Statistica di Kolmogorov-Smirnov a un campione
Test di grado firmato di Wilcoxon
Test a due campioni
Test della somma dei ranghi di Wilcoxon
Mann-Whitney Test
Kolmogorov-Smirnov Test
3. Verifica multipla delle ipotesi
-
Errore di tipo I e FDR
Curve ROC e AUC
Procedure di test multiple (BH, Bonferroni ecc.)
4. Modelli di regressione lineare
-
Funzioni generiche per l'estrazione delle informazioni sul modello
Aggiornamento dei modelli montati
Modelli lineari generalizzati
Famiglie
La funzione glm()
Classificazione Regressione logistica
-
Analisi discriminante lineare
III. Problemi di bioinformatica
-
Breve introduzione al pacchetto limma
Flusso di lavoro per l'analisi dei dati di microarray
Download dei dati da GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
Elaborazione dei dati (QC, normalizzazione, espressione differenziale)
Trama del vulcano
Esempi di Custering + mappe di calore
Recensioni (9)
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
Il contenuto, in quanto l'ho trovato molto interessante e penso che mi aiuterebbe nel mio ultimo anno di università.
Krishan - NBrown Group
Corso - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Traduzione automatica
very tailored to needs
Yashan Wang
Corso - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Corso - Data Mining & Machine Learning with R
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Corso - Data Visualization
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Corso - Data Science for Big Data Analytics
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Corso - Process Mining
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Corso - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Ora mi sento più sicuro con la programmazione. Non l'ho mai fatto prima, ma ora capisco che non è scienza missilistica e posso farlo quando necessario.
Anna - Birmingham City University
Corso - Foundation R
Traduzione automatica