Introduzione a R per i corsi di formazione per programmatori e certificazione

Introduzione a R per i corsi di formazione per programmatori e certificazione

Descrizione Prodotto

Pubblico e prerequisiti

Struttura del corso

Pianificazione e tariffe

Certificazione

Introduzione al R per programmatori Panoramica del corso

R è un linguaggio di scripting per la manipolazione e l'analisi di dati statistici. È stato ispirato da, ed è per lo più compatibile con, il linguaggio statistico S sviluppato da AT & T. Il nome S, evidentemente valido per le statistiche, era un'allusione a un altro linguaggio di programmazione sviluppato da AT & T con un nome di una sola lettera, C. S in seguito fu venduto ad una piccola impresa, che aggiunse un'interfaccia GUI e nominò il risultato S- Più. R è diventato più popolare di S / S-Plus, sia perché è gratuito e perché più persone stanno contribuendo ad esso. R è talvolta chiamato 'GNU S.

Obiettivi di R Programming Training

  • un'implementazione di dominio pubblico del linguaggio statistico S ampiamente considerato; R / S è lo standard di fatto tra gli statistici professionisti
  • comparabile, e spesso superiore, al potere per i prodotti commerciali nella maggior parte dei sensi
  • disponibile per Windows, Mac, Linux
  • Oltre a consentire operazioni statistiche, è un linguaggio di programmazione generale, in modo da poter automatizzare le analisi e creare nuove funzioni
  • struttura di programmazione orientata agli oggetti e funzionale
  • i tuoi set di dati vengono salvati tra le sessioni, quindi non devi ricaricare ogni volta
  • la natura open-software significa che è facile ottenere aiuto dalla comunità degli utenti e molte nuove funzioni vengono fornite dagli utenti, molti dei quali sono statistici di primo piano

Prerequisiti per la certificazione di programmazione R

L'unico vero prerequisito è che tu abbia qualche esperienza di programmazione; non è necessario essere un esperto programmatore, anche se gli esperti dovrebbero trovare il materiale adatto al loro livello. Occasionalmente ci saranno alcune osservazioni rivolte ai programmatori professionisti, per esempio sulla programmazione orientata agli oggetti o su Python, ma queste osservazioni non faranno il trattamento inaccessibile a coloro che hanno solo un background moderato nella programmazione.

Durata del percorso del corso: 3 Days

  1. Panoramica
    • Storia di R
    • Vantaggi e svantaggi
    • Download e installazione
    • Come trovare la documentazione
  2. Introduzione
    • Usando la console R
    • Ottenere aiuto
    • Conoscere l'ambiente
    • Scrittura ed esecuzione di script
    • Salvare il tuo lavoro
  3. Installazione dei pacchetti
    • Trovare risorse
    • Installazione delle risorse
  4. Strutture dati, variabili
    • Variabili e assegnazione
    • Tipi di dati
    • Indicizzazione, subsetting
    • Visualizzazione di dati e riepiloghi
    • Convenzioni di denominazione
    • Oggetti
  5. Ottenere dati nell'ambiente R.
    • Dati incorporati
    • Lettura di dati da file di testo strutturati
    • Lettura dei dati tramite ODBC
  6. Flusso di controllo
    • Test di verità
    • branching
    • cappio
    • Calcoli vettorializzati
  7. Funzioni in profondità
    • parametri
    • valori di ritorno
    • Ambito variabile
    • La gestione delle eccezioni
  8. Gestire le date in R
    • Date e date-time classes in R
    • Formattare le date per la modellazione
  9. Statistiche descrittive
    • Dati continui
    • Dati categoriali
  10. Statistica inferenziale
    • Correlazione bivariata
    • T-test e equivalenti non parametrici
    • Test chi quadrato
    • Test di distribuzione
    • Test di potenza
  11. Raggruppa per calcoli
    • Dividi applica la strategia di combinazione
  12. Grafica di base
    • Sistema di grafica di base in R
    • Scatterplots, istogrammi, diagrammi a barre, box e baffi, dotplots
    • Etichette, legende, titoli, assi
    • Esportare la grafica in diversi formati
  13. Grafica R avanzata: GGPlot2
    • Capire la grammatica della grafica
    • Funzione di trama rapida
    • Costruire grafici a pezzi
  14. Regressione lineare
    • Modelli lineari
    • Diagrammi di regressione
    • Confusione / interazione nella regressione
    • Segnare nuovi dati dai modelli (previsione)

Per favore, scrivici a info@itstechschool.com e contattaci a + 91-9870480053 per il costo del corso e il costo, il programma e la posizione della certificazione

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