Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Naucz się programowania w R
Język programowania R to przydatne narzędzie dla data scientistów, analityków i statystyków, zwłaszcza tych pracujących w środowisku akademickim. Zdolność R do obsługi złożonych analiz, takich jak machine learning, modelowanie finansowe i wiele innych, sprawia, że jest ono cennym atutem w szerokim zakresie zadań związanych z danymi.Ten kurs wprowadzający do R obejmuje podstawy tego języka open source, w tym wektory, czynniki, listy i ramki danych. Zdobędziesz praktyczne umiejętności programowania i będziesz gotowy, aby rozpocząć własną analizę danych w R.
Poznaj podstawy R
Zaczniesz od podstawowych operacji, takich jak używanie konsoli jako kalkulatora i poznawanie podstawowych typów danych w R. Gdy już poćwiczysz, przejdziesz do tworzenia wektorów i wypróbujesz swoje nowe umiejętności w R na zbiorze danych opartym na zakładach w Las Vegas.Następnie nauczysz się, jak pracować z macierzami w R, jak je tworzyć oraz wykonywać na nich obliczenia. Przyjrzysz się też temu, jak R wykorzystuje czynniki do przechowywania danych kategorycznych. Na koniec poznasz, jak pracować z ramkami danych i listami w R.
Opanuj podstawy R do analizy danych
Po ukończeniu naszego kursu Wprowadzenie do R będziesz potrafić używać R do własnej analizy danych. Te poszukiwane umiejętności mogą pomóc Ci rozwijać karierę i przygotować Cię do dalszej nauki. Ten kurs jest częścią kilku ścieżek, w tym Data Analyst with R, Data Scientist with R oraz R Programming, z których wszystkie mogą pomóc Ci rozwijać wiedzę.Wymagania wstępne
Ten kurs nie ma żadnych wymagań wstępnych
Program nauczania
Plan kursu
1
Podstawy R
Zrób pierwsze kroki w R. W tym rozdziale nauczysz się używać konsoli jako kalkulatora i przypisywać zmienne. Poznasz też podstawowe typy danych w R. Zaczynamy!
2
Wektory
Wyruszamy do Las Vegas, gdzie nauczysz się analizować wyniki swoich hazardowych przygód przy użyciu wektorów w R. Po ukończeniu tego rozdziału będziesz tworzyć wektory, nadawać im nazwy, wybierać elementy i porównywać różne wektory.
3
Macierze
W tym rozdziale nauczysz się pracować z macierzami w R. Po jego ukończeniu będziesz tworzyć macierze i wykonywać na nich podstawowe obliczenia. Przeanalizujesz wyniki box office filmów z serii Gwiezdne Wojny i przekonasz się, jak wykorzystać macierze w R. Niech moc będzie z tobą!
4
Czynniki
Dane często należą do ograniczonej liczby kategorii. Na przykład kolor włosów można sklasyfikować jako czarny, brązowy, blond, rudy, siwy lub biały – i kilka innych opcji dla osób farbujących włosy. W R dane kategoryczne przechowuje się w czynnikach. Czynniki odgrywają ważną rolę w analizie danych, więc już teraz zacznij uczyć się, jak je tworzyć, podzbiory i porównywać.
5
Ramki danych
Większość zbiorów danych, z którymi będziesz pracować, jest przechowywana w postaci ramek danych. Po ukończeniu tego rozdziału będziesz tworzyć ramki danych, wybierać z nich interesujące fragmenty i porządkować je według wybranych zmiennych.
6
Listy
W przeciwieństwie do wektorów, listy mogą przechowywać elementy różnych typów – podobnie jak twoje listy zadań mogą zawierać zadania z różnych kategorii. Ten rozdział pokaże ci, jak tworzyć listy, nadawać im nazwy i wybierać ich elementy.
R
Wprowadzenie do R
Kurs
ukończony
