After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Якщо ви маєте досвід роботи з SAS і хочете опанувати R, цей курс саме для вас. R — це FREE (вартість) і OPEN (ліцензія) і одна з найстрімкіше зростаючих мов для статистики та наук про дані. Цей курс м'яко вводить у мову R: у кожному розділі наведено детальне зіставлення функцій R із процедурами SAS, що підкреслює подібності та відмінності. Ви зорієнтуєтеся в середовищі R і дізнаєтеся, як підготовляти, візуалізувати та моделювати дані, а також налаштовувати результати для фінальної презентації. Упродовж курсу ви працюватимете за сталою схемою: перевірка якості та очищення даних, дослідження взаємозв'язків, моделювання та представлення результатів. Після завершення ви матимете готові приклади коду, які можна одразу застосувати до власного набору даних.
Попередні вимоги
Для цього курсу немає попередніх вимог
Навчальний план
Зміст курсу
1
Початок роботи з R
У першому розділі ви зорієнтуєтеся в середовищі програмування R. Ви навчитеся отримувати довідку, завантажувати набір даних і розширювати можливості, додаючи пакети. Ви почнете працювати з набором даних abalone (у робочому процесі пакета dplyr), щоб отримати описову статистику та створити корисні візуалізації (за допомогою пакета ggplot2).
- Отримайте довідку та завантажте дані в R50 XP
- Отримання довідки50 XP
- Завантажте набір даних і перегляньте відомості100 XP
- Додаємо функціональність за допомогою пакетів100 XP
- Вміст набору даних і описова статистика50 XP
- Завантаження зовнішнього набору даних100 XP
- Вміст набору даних100 XP
- Описова статистика100 XP
- Графічні візуалізації50 XP
- Гістограми100 XP
- Boxplot і віолін-плоти100 XP
- Точкові діаграми (scatterplots)100 XP
2
Підготовка даних
Тепер, коли ви розібралися із середовищем R, цей розділ поглибить розуміння гнучкості R у роботі з об'єктами даних. Ви навчитеся створювати й змінювати змінні в наборі даних abalone. Використовуючи навички візуалізації в ggplot2, ви знайдете помилки у даних abalone, а потім створите фінальний очищений набір даних, готовий до аналізу та моделювання.
3
Дослідження даних
Після очищення набору даних наступний крок — дослідження. У розділі 3 ви навчитеся обчислювати описову статистику, досліджувати зв'язки (наприклад, кореляції) між змінними та виконувати двовимірні статистичні тести (наприклад, t-тести та χ²-тести). Ви також створите графічні візуалізації, які ілюструють двовимірні зв'язки та порівняння між групами.
4
Моделі та презентація
У фінальному розділі ви навчитеся працювати з одним із найгнучкіших типів об'єктів даних у R — списком. Ці навички дадуть змогу зберігати та обробляти результати описової статистики, аналізу зв'язків і порівнянь між групами. Ви також навчитеся виконувати ANOVA (дисперсійний аналіз) і лінійну регресію в R. У фінальних вправах ви застосуєте всі набуті навички, щоб створити найкращі моделі для прогнозування віку abalone за статтю, розмірами та ваговими вимірюваннями.
R
R для користувачів SAS
Курс
завершено
