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Struttura del corso

Giorno Uno

  1. Introduzione a R e RStudio (2 ore)
    • Resa di R più accessibile, R e interfacce grafiche disponibili (GUI)
    • RStudio
    • Scripting in RStudio
    • Navigazione, sezioni e piegatura del codice
    • Risoluzione dei problemi e debug del codice in RStudio
    • Software correlati e documentazione
    • Recupero di informazioni su funzioni e funzionalità
    • Progetti in RStudio
    • Creazione di rapporti analitici con RStudio
    • Scorciatoie da tastiera e funzionalità utili
  2. Importazione/Esportazione dei dati (1 ora)
    • File di testo – txt, csv
    • File di fogli di calcolo – xls, xlsx
    • Dati nei formati SPSS, SAS e altri
    • Accesso ai dati da sorgenti SQL
    • Connettività e operazioni con 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
    • Matrici e tabelle
    • Fattori
    • Liste
    • Data Frame
    • Date e orari
  4. Rappresentazione tabulare (3 ore)
    • Panoramica dei pacchetti per tabelle di dati – dplyr, tidyr, data.table
    • Indici e pedici
    • Selezione e sottoinsieme di osservazioni e variabili
    • Filtraggio e raggruppamento
    • Trasformazioni di ricodifica
    • Ristrutturazione dei dati
    • Unione dei dati
    • Manipolazione di caratteri, pacchetto stringr
    • Espressioni regolari

Giorno Due

  1. Software correlati e documentazione (1 ora)
    • RStudio e GIT – controllo delle versioni
    • Markdown
    • Report e presentazioni con LaTeX
    • Applicazioni web Shiny
  2. R e Statistica (2 ore)
    • Probabilità e distribuzione normale
    • Numeri casuali
    • Statistiche descrittive
    • Standardizzazione e normalizzazione
    • Intervalli di confidenza
    • Test delle ipotesi
    • ANOVA
    • Analisi di dati qualitativi
  3. Regressione lineare (2 ore)
    • Coefficiente di correlazione e interpretazione
    • Regressione lineare semplice e multipla
    • Metodi di stima – minimi quadrati
    • Validazione del modello – test per la violazione delle assunzioni
    • Selezione delle variabili – diversi approcci
    • Regolarizzazioni – regressione ridge e lasso
    • Minimi quadrati generalizzati – non linearità
    • Regressione logistica
  4. Procedure grafiche (2 ore)
    • Plot di base per una variabile
    • Visualizzazioni per due o più variabili
    • Parametri grafici
    • Plot speciali
    • Esportazione dei plot in file png, pdf e jpeg
    • Estensione delle capacità grafiche di R con ggplot2
  5. Aiuto in R (1 ora)
    • Ricerca nella documentazione di R
    • Pacchetti R e documentazione
    • R Cran Task View – ricerca di soluzioni ai problemi

Requisiti

Non sono richiesti requisiti specifici per partecipare a questo corso.

 14 ore

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