ປະເພດການຝຶກອົບຮົມຫ້ອງຮຽນ
ທີ່ໃຊ້ເວລາ3 ວັນ
ເຂົ້າສູ່ລະບົບ

ການແນະນໍາ R ສໍາລັບຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມນັກວິຊາການແລະການຢັ້ງຢືນ

ການແນະນໍາ R ສໍາລັບຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມນັກວິຊາການແລະການຢັ້ງຢືນ

ລາຍລະອຽດ

Audience & Prerequisites

Course Outline

ຕາຕະລາງແລະຄ່າທໍານຽມ

ການຢັ້ງຢືນ

ການແນະນໍາ R ສໍາລັບຜູ້ຂຽນໂປລແກລມ

R ແມ່ນພາສາ scripting ສໍາລັບການຈັດການຂໍ້ມູນສະຖິຕິແລະການວິເຄາະ. ມັນໄດ້ຮັບການດົນໃຈໂດຍ, ແລະສ່ວນຫຼາຍແມ່ນທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ, ພາສາສະຖິຕິ S ທີ່ພັດທະນາໂດຍ AT & T. ຊື່ S, ແນ່ນອນຢືນສໍາລັບສະຖິຕິ, ແມ່ນການເວົ້າເຖິງພາສາການຂຽນໂປລແກລມອື່ນທີ່ພັດທະນາຢູ່ AT & T ດ້ວຍຊື່ດຽວກັນ, C. S ຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ຖືກຂາຍໄປຍັງບໍລິສັດຂະຫນາດນ້ອຍ, ເຊິ່ງໄດ້ເພີ່ມ GUI ແລະຊື່ S- ບວກກັບ. R ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ນິຍົມຫຼາຍກວ່າ S / S-Plus, ທັງສອງເນື່ອງຈາກວ່າມັນບໍ່ເສຍຄ່າແລະເນື່ອງຈາກວ່າປະຊາຊົນຫຼາຍຄົນຍັງປະກອບສ່ວນເຂົ້າມັນ. R ແມ່ນບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ 'GNU S.

ຈຸດປະສົງຂອງການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ R

  • ການປະຕິບັດພາກລັດ - ສາທາລະນະຂອງພາສາສະຖິຕິ S ຢ່າງກວ້າງຂວາງ; R / S ແມ່ນມາດຕະຖານ de facto ລະຫວ່າງນັກສະຖິຕິນັກວິຊາຊີບ
  • ປຽບທຽບ, ແລະມັກຈະດີກວ່າ, ໃນພະລັງງານກັບຜະລິດຕະພັນການຄ້າໃນຄວາມຮູ້ສຶກຫຼາຍທີ່ສຸດ
  • ມີສໍາລັບ Windows, Macs, Linux
  • ນອກເຫນືອຈາກການເຮັດວຽກສະຖິຕິ, ມັນເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທົ່ວໄປ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດອັດຕະໂນມັດການວິເຄາະແລະສ້າງຫນ້າທີ່ໃຫມ່
  • ໂຄງຮ່າງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດວັດຖຸແລະຈຸດປະສົງ
  • ຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນລະຫວ່າງການປະຊຸມ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈຶ່ງບໍ່ຕ້ອງການໂຫຼດອີກເທື່ອຫນຶ່ງ
  • ລັກສະນະຊອບແວແບບເປີດຊອບແວຫມາຍຄວາມງ່າຍທີ່ຈະໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກຊຸມຊົນຜູ້ໃຊ້ແລະຫຼາຍຫນ້າທີ່ໃຫມ່ໄດ້ຮັບການປະກອບສ່ວນໂດຍຜູ້ໃຊ້, ຫຼາຍໆຄົນແມ່ນສະຖິຕິທີ່ສໍາຄັນ

ເງື່ອນໄຂທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບ R ການຂຽນ Programming

ເງື່ອນໄຂທີ່ແທ້ຈິງພຽງແຕ່ແມ່ນວ່າທ່ານມີປະສົບການການຂຽນໂປແກຼມບາງຢ່າງ; ທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນ, ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານຄວນຊອກຫາອຸປະກອນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບລະດັບຂອງເຂົາເຈົ້າ. ບາງຄັ້ງມັນຈະມີຄໍາເວົ້າບາງຢ່າງທີ່ແນໃສ່ບັນດານັກຂຽນໂປແກຣມມືອາຊີບ, ເວົ້າກ່ຽວກັບໂຄງການທີ່ກໍາເນີດວັດຖຸຫຼື Python, ແຕ່ວ່າຄໍາກ່າວເຫຼົ່ານີ້ຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ການປິ່ນປົວ ບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຜູ້ທີ່ມີພຽງແຕ່ພື້ນຖານໃນການຂຽນໂປລແກລມ.

Course Outline Duration: 3 Days

  1. ພາບລວມ
    • History of R
    • ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍ
    • ດາວໂຫຼດແລະຕິດຕັ້ງ
    • ວິທີຊອກຫາເອກະສານ
  2. ການນໍາສະເຫນີ
    • ການນໍາໃຊ້ R console
    • ການຊ່ວຍເຫຼືອ
    • ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບສິ່ງແວດລ້ອມ
    • ຂຽນແລະປະຕິບັດສະຄິບ
    • ການບັນທຶກວຽກງານຂອງທ່ານ
  3. ການຕິດຕັ້ງແພກເກດ
    • ຊອກຫາຊັບພະຍາກອນ
    • ການຕິດຕັ້ງຊັບພະຍາກອນ
  4. ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ຕົວແປ
    • Variables and assignment
    • ປະເພດຂໍ້ມູນ
    • Indexing, subsetting
    • ເບິ່ງຂໍ້ມູນແລະບົດສະຫຼຸບ
    • ການປະຊຸມຊື່
    • ຈຸດປະສົງ
  5. ການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນເຂົ້າໃນສະພາບແວດລ້ອມ R
    • ຂໍ້ມູນທີ່ຕິດຕັ້ງໄວ້
    • ການອ່ານຂໍ້ມູນຈາກໄຟລ໌ຂໍ້ຄວາມທີ່ມີໂຄງສ້າງ
    • ການອ່ານຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ ODBC
  6. Control Flow
    • ການທົດສອບຄວາມຈິງ
    • Branching
    • Looping
    • ການຄິດໄລ່ເວກເຕີ
  7. ຟັງຊັນໃນຄວາມລຶກ
    • ຕົວກໍານົດການ
    • Return values
    • ຂອບເຂດການປ່ຽນແປງ
    • ການຍົກເວັ້ນການຍົກເວັ້ນ
  8. ການຈັດການວັນທີໃນ R
    • ວັນທີແລະວັນທີເວລາໃນ R
    • ວັນທີຮູບແບບສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງ
  9. ສະຖິຕິລາຍລະອຽດ
    • ຂໍ້ມູນຕໍ່ເນື່ອງ
    • Categorical data
  10. Statistical inferential
    • ການເຊື່ອມໂຍງແບບຊ່ຽວຊານ
    • ການທົດສອບ T-test ແລະທຽບເທົ່າທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ
    • ການທົດສອບ Chi-squared
    • ການທົດສອບການແຜ່
    • ພະລັງງານທົດສອບ
  11. Group By Calculations
    • Split ນໍາໃຊ້ກົນລະຍຸດລວມ
  12. Base Graphics
    • ລະບົບກາຟິກຖານໃນ R
    • ການແຜ່ກະຈາຍ, histograms, barcharts, ກ່ອງແລະ whiskers, dotplots
    • ປ້າຍຊື່, ຄວາມຫມາຍ, ຊື່, ແກນ
    • ການສົ່ງອອກຮູບພາບໄປຫາຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
  13. Advanced R Graphics: GGPlot2
    • ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງໄວຍາກອນຂອງຮູບພາບ
    • ຟັງຊັນຂອງດິນຕອນດ່ວນ
    • ສ້າງຮູບພາບໂດຍຕ່ອນ
  14. Linear Regression
    • Linear models
    • ພື້ນທີ່ລົ່ນ
    • Confounding / Interaction in regression
    • ຄະແນນຂໍ້ມູນໃຫມ່ຈາກຮູບແບບ (ຄາດ)

ກະລຸນາຕິດຕໍ່ພວກເຮົາທີ່ info@itstechschool.com & ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາທີ່ + 91-9870480053 ສໍາລັບລາຄາຫຼັກສູດແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຮັບຮອງ, ຕາຕະລາງ & ສະຖານທີ່

ວາງພວກເຮົາສອບຖາມ

ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກະລຸນາ ຕິດ​ຕໍ່​ພວກ​ເຮົາ.


ຄວາມຄິດເຫັນ