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Struttura del corso
Giorno Uno
- 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
- 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
- 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
- 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
- Software correlati e documentazione (1 ora)
- RStudio e GIT – controllo delle versioni
- Markdown
- Report e presentazioni con LaTeX
- Applicazioni web Shiny
- 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
- 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
- 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
- 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
Recensioni (1)
che stavo ricevendo tutte le risposte e la conoscenza che desideravo.
Ismail Ahli - Dubai Civil Aviation Authority
Corso - R for Statistical Analysis
Traduzione automatica