Анализ данных в R. Часть 2
Цели программы
- Научить быстро и эффективно манипулировать с данными при помощи функций семейства «apply» и таких пакетов как dplyr и data.table;
- Познакомить с процессом визуализации данных при помощи пакета ggplot2, а также научить строить интерактивные графики;
- Обучить работе с R Markdown для создания отчетов о проделанной в R работе.
Нашли опечатку?
Write Close
Close
Увидели опечатку? Сообщите нам!
Целевая аудитория
Специалист middle
Длительность программы
3 - 5 часов в неделю
Формат обучения
Дистанционный
Материалы программы
Видеоролики, презентации, тестирования
Преподавательский состав
Анатолий Карпов
I graduated from St. Petersburg State University (SPSU). As a cognitive psychologist I study processes of human learning. My interest in the application of computational methods in psychology led me to the field of statistics, programming and machine learning. Now I am a lecturer on biostatistics and R programming in the Bioinformatics Institute.
Владислав Грозин
Разрабатываю рекомендательные системы и занимаюсь бизнес-аналитикой (проверкой гипотез, получение инсайтов из данных). Имею опыт работы с R и Python; Spark, Hive.
Антон Антонов
Кандидат физико-математических наук, специальность -- численные методы, теория вероятностей, математическая статистика. Профессионально занимаюсь количественными методами финансовой математики (quant finance) и разработкой программного обеспечения. Энтузиаст open source и языка R, организатор St. Petersburg R user group.
Продвинутая предобработка данных
1.1 Общая информация о курсе
1.2 Функции семейства apply. Часть 1
1.3 Функции семейства apply. Часть 2
1.4 Функции семейства apply. Часть 3
1.5 Работа с данными при помощи dplyr
1.6 Работа с данными при помощи dplyr. Продолжение
1.7 Data.table
1.8 Data.table. Продолжение
1.9 Дополнительные задачи
Подробнее о визуализации
2.1 Грамматика ggplot2, функция qplot
2.2 Функция ggplot и различные geoms
2.3 Facet - способы группировки данных на графике
2.4 Scale и Theme: оси, легенда, внешний вид графика
2.5 Пример решения практической задачи
2.6 Динамическая визуализация с plotly
R Markdown
3.1 Здравствуйте, я ваш R Markdown!
3.2 Погружаемся в детали: R слева, markdown справа
3.3 Зоопарк возможностей: форматы, pandoc, html
3.4 Заключение
Практические задачи
4.1 Общая информация
4.2 Оценка качества модели и интерпретация результатов
4.3 Увлекательное путешествие в мир микроволновок
4.4 Задачи
Часто задаваемые вопросы
Вопрос:
Как зайти в сегмент Академии технологий и данных ВШС (АТД)?
Ответ:
Для входа в сегмент АТД (https://atd.sberbank-school.ru/) Вам необходимо знать Ваш логин и пароль. В случае, если Вы не знаете или забыли Ваш логин и (или) пароль, пожалуйста, обратитесь в Службу технической поддержки по адресу atdhelp@sberbank-school.ru
Вопрос:
Могу ли я проходить обучение в сегменте АТД не с рабочего компьютера?
Ответ:
Да, Вы можете зайти в сегмент АТД с любого компьютера, имеющего доступ в Интернет.
Вопрос:
Я могу проходить обучение из "Альфы"?
Ответ:
Нет, для работы в сегменте АТД необходим доступ в Интернет.
Вопрос:
Куда обращаться, если что-то не работает (пароль неверен, не открывается тест, не отображаются материалы и т.п.)?
Ответ:
Обратитесь в Службу технической поддержки по адресу atdhelp@sberbank-school.ru
Made on
Tilda