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Introduction à R pour les programmeurs Cours de formation et certification

Introduction à R pour les programmeurs Cours de formation et certification

Description

Public et prérequis

Plan de cours

Horaire et frais

Certificat

Introduction à R pour les programmeurs Aperçu du cours

R est un langage de script pour la manipulation et l'analyse de données statistiques. Il a été inspiré par le langage statistique S développé par AT & T et est généralement compatible avec celui-ci. Le nom S, manifestement synonyme de statistiques, était une allusion à un autre langage de programmation développé chez AT & T avec un nom à une lettre, C. S plus tard a été vendu à une petite entreprise, qui a ajouté une interface GUI et nommé le résultat S- Plus. R est devenu plus populaire que S / S-Plus, à la fois parce que c'est gratuit et parce que plus de gens y contribuent. R est parfois appelé 'GNU S.

Objectifs de la formation en programmation R

  • une mise en œuvre du domaine public du langage statistique S largement considéré; R / S est la norme de facto parmi les statisticiens professionnels
  • comparables et souvent supérieurs aux produits commerciaux dans la plupart des sens
  • disponible pour Windows, Mac, Linux
  • En plus d'activer les opérations statistiques, c'est un langage de programmation général, de sorte que vous pouvez automatiser vos analyses et créer de nouvelles fonctions
  • structure de programmation orientée objet et fonctionnelle
  • vos ensembles de données sont sauvegardés entre les sessions, vous n'avez donc pas à recharger chaque fois
  • la nature du logiciel ouvert signifie qu'il est facile d'obtenir de l'aide de la communauté des utilisateurs, et beaucoup de nouvelles fonctions sont fournies par les utilisateurs, dont beaucoup sont des statisticiens de premier plan

Prérequis pour la certification de programmation R

Le seul véritable prérequis est que vous ayez de l'expérience en programmation; Vous n'avez pas besoin d'être un pro-grammer expert, bien que les experts devraient trouver le matériel adapté à leur niveau aussi. Parfois, il y aura quelques remarques destinées aux programmeurs professionnels, disons sur la programmation orientée objet ou Python, mais ces remarques ne feront pas le traitement inaccessible à ceux qui n'ont qu'un arrière-plan modéré en programmation.

Course Outline Duration: 3 Days

  1. Présentation générale
    • Histoire de R
    • Avantages et inconvénients
    • Téléchargement et installation
    • Comment trouver la documentation
  2. Introduction
    • Utilisation de la console R
    • Obtenir de l'aide
    • Apprendre sur l'environnement
    • Écrire et exécuter des scripts
    • Sauvegarder votre travail
  3. Installation de packages
    • Trouver des ressources
    • Installation de ressources
  4. Structures de données, variables
    • Variables et affectation
    • Les types de données
    • Indexation, sous-ensemble
    • Affichage des données et des résumés
    • Conventions de nommage
    • Objets
  5. Obtenir des données dans l'environnement R
    • Données intégrées
    • Lecture de données à partir de fichiers texte structurés
    • Lecture de données en utilisant ODBC
  6. Contrôle du flux
    • Test de vérité
    • Branchement
    • Looping
    • Calculs vectorisés
  7. Fonctions en profondeur
    • Paramètres
    • Valeurs de retour
    • Portée variable
    • Gestion des exceptions
  8. Traitement des dates en R
    • Classes date et heure-heure dans R
    • Mise en forme des dates pour la modélisation
  9. Statistiques descriptives
    • Données continues
    • Données catégoriques
  10. Statistiques déductives
    • Corrélation bivariée
    • Test T et équivalents non paramétriques
    • Test du Chi-carré
    • Tests de distribution
    • Tests de puissance
  11. Grouper par calculs
    • Split appliquer la stratégie de combinaison
  12. Graphiques de base
    • Système graphique de base en R
    • Diagrammes de dispersion, histogrammes, histogrammes, boîte et moustaches, dotplots
    • Étiquettes, légendes, titres, axes
    • Exportation de graphiques vers différents formats
  13. Graphiques R avancés: GGPlot2
    • Comprendre la grammaire des graphiques
    • Fonction de tracé rapide
    • Construire des graphiques par morceaux
  14. Régression Linéaire
    • Modèles linéaires
    • Régression de régression
    • Confondre / Interaction dans la régression
    • Notation de nouvelles données à partir de modèles (prédiction)

S'il vous plaît écrivez-nous à info@itstechschool.com et contactez-nous à + 91-9870480053 pour le prix du cours et le coût de la certification, le calendrier et l'emplacement

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