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Struttura del corso
Giorno Uno
- 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
- 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
- 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
- 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
- Software correlati e documentazione (1 ora)
- Rstudio e GIT - versioning
- Markdown
- Report e presentazioni con LaTeX
- Applicazioni web Shiny
- 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
- 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
- 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
- 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
Recensioni (1)
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