[Специалист] Работа с данными на языке R [Александр Кораблин]
Ссылка на картинку
Обучение проходит на R 4.4
Целевое предназначение языка программирования R – это статистический анализ данных. Язык содержит широчайший спектр инструментов анализа данных, средств визуализации, создания документов и веб-приложений.
Что удобнее делать в R? В основном отмечают четыре вещи:
статистический анализ данных;
создание высококачественной визуализации данных;
документирование статистических обсчетов;
cоздание интерактивных веб-приложений.
В курсе «Работа с данными на языке R» рассматривается работа с различными источниками данных, а также разбираются библиотеки R предназначенные для генерации отчётов, визуализации данных и сознания интерактивных веб-приложений. В курсе приводится больше количество примеров и лабораторных, что позволит слушателям практически сразу после окончания приступить к реальной работе.
Курс предназначен для всех специалистов, связанных с анализом данных.
Вы научитесь:
работать с текстовыми файлами и файлами в формате Excel;
использовать таблицы баз данных;
используя R Markdown создавать динамические отчёты;
включать в отчёты таблицы и графики;
работать с библиотекой ggplot2 и создавать различные варианты визуализации данных;
создавать и настраивать уровни (Layers) в ggplot2;
работать с интерактивной графикой;
создавать Web Shiny приложения для интерактивной работы с данными через Веб;
выполнять отладку Web Shiny приложений.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.
Программа:
Модуль 1. Ввод/вывод данных (4 ак. ч.)
Ввод/вывод данный в текстовый файл
Работа с файлами Excel
Чтение и запись таблиц баз данных
Практика: Работа с СУБД MSSQL
Модуль 2. Генерация отчётов – R Markdown (4 ак. ч.)
Введение в R Markdown
Основы синтаксиса
Включение кода на R в отчёт
Использование фигур/графиков и таблиц в отчёте
Создание параметризованных отчётов
Практика: Создание отчёта R Markdown на примере задачи регрессионного анализа данных
ДЗ: Создать отчёт по анализу данных из набора ggplot2::diamonds
Модуль 3. Визуализация данных – библиотека ggplot2 (8 ак. ч.)
Введение в многоуровневую визуализацию данных (Layered Grammar)
Использование атрибутов (координат X, Y, цвета, размера и формы) для создания пятимерных графиков
Виды графиков: распределения, гистограммы, круговые диаграммы, временные ряды и т.д.
Уровни (Layers) их задание и настройка в ggplot2
Задание масштабов, координатных осей и легенды
Группировка и разбиение данных на подмножества при визуализации (Facetting)
Создание интерактивных графиков
Практика: Использование библиотеки ggplot2 и ggvis для анализа и визуализации данных
ДЗ: Создать графический отчёт по анализу данных из набора ggplot2::diamonds
Модуль 4. Интерактивная работа с данными – Shiny App (8 ак. ч.)
Обзор архитектуры Web Shiny приложения
Элементы пользовательского ввода-вывода
Управление внешним видом страницы
Реактивное программирование и его поддержка в Shiny
Интерактивная графика
Реализация обратной связи с пользователем (user feedback)
Отладка Shiny приложений
Практика: Создание Web Shiny приложения на примере задачи построения классификатора
ДЗ: Создать Web Shiny приложение для анализа данных из набора ggplot2::diamonds