Struttura del corso

Giorno Uno

  1. Introduzione a R & Rstudio (2 ore)
    • Render R più amichevole, GUI disponibili per R
    • Rstudio
    • Scripting in Rstudio
    • Navigazione, sezioni e piegatura del codice
    • Debugging e risoluzione dei problemi in RStudio
    • Software correlati e documentazione
    • Come ottenere assistenza sulle funzioni e le caratteristiche
    • Progetti in RStudio
    • Creazione di report analitici con RStudio
    • Scorciatoie da tastiera e caratteristiche utili
  2. Importazione/Esportazione dati (1 ora)
    • File piatti – txt, csv
    • File di foglio di calcolo – xls, xlsx
    • Dati SPSS e altri formati
    • Importazione dati da fonti SQL dei dati
    • Connessione e operazioni del database SQL
  3. Organizzazione dei dati (2 ore)
    • Tipi di dati e classi
    • Archiviazione dei dati in R – formato Rdata
    • Struttura degli oggetti
    • Numeri e vettori
    • Array e tabella
    • Fattori
    • Liste
    • Data Frames
    • Date e ora
  4. Rappresentazione tabolare (3 ore)
    • Panoramica dei pacchetti per tabelle di dati – dplyr, tidyr, data.table
    • Indici e sottoscrizioni
    • Selezione, sottinsieme di osservazioni e variabili
    • Filtraggio, raggruppamento
    • Trasformazioni di ricodifica
    • Reshaping dei dati
    • Unione di dati
    • Manipolazione di caratteri, pacchetto stringr
    • Espressioni regolari

Giorno Due

  1. Software correlati e documentazione (1 ora)
    • Rstudio e GIT - versioning
    • Markdown
    • Report e presentazioni con LaTeX
    • Applicazioni web Shiny
  2. R e Statistics (2 ore)
    • Probabilità e distribuzione normale
    • Numeri casuali
    • Statistica descrittiva
    • Standardizzazione e normalizzazione
    • Intervalli di confidenza
    • Test di ipotesi
    • ANOVA
    • Analisi dei dati qualitativi
  3. Regressione lineare (2 ore)
    • Coefficiente di correlazione e interpretazione
    • Regressione lineare semplice e multipla
    • Metodi di stima – minimo quadrato
    • Valutazione del modello – test per la violazione delle ipotesi
    • Selezione delle variabili – diverse approcci
    • Regolarizzazioni – regressione ridge e lasso
    • Minimo quadrato generalizzato – non linearità
    • Regressione logistica
  4. Procedure grafiche (2 ore)
    • Grafici di base per una variabile
    • Visualizzazioni per due o più variabili
    • Parametri grafici
    • Grafici speciali
    • Esportazione di grafici in file png, pdf e jpeg
    • Estensione delle capacità grafiche di R con ggplot2
  5. Assistenza in R (1 ora)
    • Ricerca nella documentazione di R
    • Pacchetti e documentazione R
    • R Cran Task View – ricerca per la soluzione del problema

Requisiti

Non sono necessari requisiti specifici per partecipare a questo corso.

 14 ore

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