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TempoDias 3
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Introdução ao R para Curso de Formação e Certificação de Programadores

Introdução ao Curso de Treinamento de R para Programadores e Certificação

Descrição

Audiência e Pré-requisitos

Esboço de Curso

Horários e taxas

Certificação

Introdução ao R para programadores Visão geral do curso

R é uma linguagem de script para manipulação e análise de dados estatísticos. Foi inspirado e é compatível principalmente com a linguagem estatística S desenvolvida pela AT & T. O nome S, que significa obviamente estatística, foi uma alusão a outra linguagem de programação desenvolvida na AT & T com um nome de uma letra, C. S posteriormente foi vendida para uma pequena empresa, que adicionou uma interface GUI e nomeou o resultado S- Mais. R tornou-se mais popular que o S / S-Plus, tanto porque é gratuito quanto porque mais pessoas estão contribuindo para isso. R é às vezes chamado de 'GNU S.

Objetivos do Treinamento de Programação R

  • uma implementação de domínio público do idioma estatístico S amplamente considerado; R / S é o padrão de facto entre os estatísticos profissionais
  • comparável e, muitas vezes, superior, no poder de produtos comerciais na maioria dos sentidos
  • disponível para Windows, Macs, Linux
  • Além de permitir operações estatísticas, é uma linguagem de programação geral, para que você possa automatizar suas análises e criar novas funções
  • estrutura de programação orientada a objetos e funcional
  • seus conjuntos de dados são salvos entre as sessões, então você não precisa recarregar toda vez
  • A natureza de software aberto significa que é fácil obter ajuda da comunidade de usuários, e muitas novas funções são contribuídas pelos usuários, muitos dos quais são estatísticos proeminentes.

Pré-requisitos para a Certificação de Programação R

O único pré-requisito real é que você tenha alguma experiência de programação; você não precisa ser um especialista em pro-gramática, embora especialistas possam encontrar o material adequado para o seu nível também. Eventualmente, haverá algumas observações destinadas a programadores profissionais, digamos sobre programação orientada a objetos ou Python, mas essas observações não farão o tratamento inacessível para aqueles que têm apenas um fundo moderado na programação.

Course Outline Duration: 3 Days

  1. Visão geral
    • História de R
    • Vantagens e desvantagens
    • Download e instalação
    • Como encontrar documentação
  2. Introdução
    • Usando o console R
    • Conseguindo ajuda
    • Aprender sobre o meio ambiente
    • Escrevendo e executando scripts
    • Salvando seu trabalho
  3. Instalando Pacotes
    • Encontrando recursos
    • Instalando recursos
  4. Estruturas de dados, variáveis
    • Variáveis ​​e atribuição
    • Os tipos de dados
    • Indexação, subconjunto
    • Visualizando dados e resumos
    • Convenções de nomeação
    • objetos
  5. Obtendo dados no ambiente R
    • Dados incorporados
    • Lendo dados de arquivos de texto estruturados
    • Leitura de dados usando ODBC
  6. Controle de fluxo
    • Teste de Verdade
    • Ramificação
    • laço
    • Cálculos vecturados
  7. Funções em profundidade
    • parâmetros
    • valores de retorno
    • Escopo variável
    • Manipulação de exceção
  8. Datas de manipulação em R
    • Aulas de data e data-hora em R
    • Formatando datas para modelagem
  9. Estatísticas descritivas
    • Dados contínuos
    • Dados categóricos
  10. Estatística inferencial
    • Correlação bivariada
    • Teste de T e equivalentes não paramétricos
    • Teste Qui-quadrado
    • Teste de distribuição
    • Teste de potência
  11. Agrupar por cálculos
    • Split apply combination strategy
  12. Gráficos básicos
    • Sistema gráfico básico em R
    • Scatterplots, histogramas, barcharts, caixa e bigodes, pontoplots
    • Etiquetas, lendas, Títulos, Eixos
    • Exportando gráficos para diferentes formatos
  13. Gráficos R avançados: GGPlot2
    • Compreender a gramática de gráficos
    • Função de lote rápido
    • Criando gráficos por peças
  14. Regressão linear
    • Modelos lineares
    • Parcelas de regressão
    • Confundindo / Interação em regressão
    • Marcando novos dados de modelos (predição)

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