Schița de curs

Ziua 1: Elementele de Bază ale Limbajului

  • Introducere în curs
  • Despre Știința Datelor
    • Definiția Științei Datelor
    • Procesul de Realizare a Științei Datelor
  • Introducere în Limbajul R
  • Variabile și Tipuri
  • Structuri de Control (Bucle / Condiționale)
  • Scalari, Vectori și Matrici în R
    • Definirea Vectorilor în R
    • Matrici
  • Manipularea Șirurilor de Caractere
    • Tipul de date caracter
    • Intrarea/Ieșirea din Fișiere
  • Liste
  • Funcții
    • Introducere în Funcții
    • Închideri
    • Funcțiile lapply/sapply
  • DataFrames
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua 2: Programare Intermediară în R

  • DataFrames și Intrarea/Ieșirea din Fișiere
  • Citirea datelor din fișiere
  • Pregătirea Datelor
  • Seturi de Date Încorporate
  • Vizualizare
    • Pachetul Graphics
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
    • Harta Termică
    • Pachetul ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Explorare cu Dplyr
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Ziua 3: Programare Avansată în R

  • Modelare Statistică cu R
    • Funcții Statistice
    • Lucrul cu NA
    • Distribuții (Binomială, Poisson, Normală)
  • Regresie
    • Introducere în Regresia Liniară
  • Recomandări
  • Prelucrarea Textului (pachetul tm / Wordclouds)
  • Clustering
    • Introducere în Clustering
    • KMeans
  • Clasificare
    • Introducere în Clasificare
    • Naive Bayes
    • Arbori de Decizie
    • Antrenament folosind pachetul caret
    • Evaluarea Algoritmilor
  • R și Big Data
    • Conectarea lui R la baze de date
    • Ecosistemul Big Data
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

Cerințe

  • Este preferabilă o cunoaștere de bază a programării

Pregătire

  • Un laptop modern
  • Ultima versiune de R Studio și mediul R instalat
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (7)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite