Analiza danych w środowisku R. Kurs video. Poziom pierwszy. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce

Promocja

Alicja Wolny-Dominiak

5.2

19 opinii

Podstawowe informacje:

Czas trwania: 04:01:45

Poziom: podstawowy

Autor: Alicja Wolny-Dominiak

Liczba lekcji: 27

Technologia: R 3.4

Dla firm

Rozwiń umiejętności swoich pracowników dzięki kursom video

Dowiedz się więcej

Monitorowanie postępów pracowników. Przejrzyste raporty i imienne certyfikaty ukończenia kursów
Atrakcyjne rabaty dla zespołów. Im więcej pracowników liczy zespół, tym większy uzyskasz rabat
Doradztwo w wyborze tematyki szkoleń. Mamy setki kursów, dostosujemy program nauczania pod Twój zespół

Indywidualnie

24,90 zł ~~79,00 zł~~ (-68%)

51,35 zł najniższa cena z 30 dni Dodaj do koszyka Za zakup otrzymasz 24 punktów

Do przechowalni

Korzyści:

Materiały dodatkowe do kursu
Dożywotni dostęp
Dostęp w aplikacji (także offline)
Napisy w języku polskim

Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z językiem R

Czas trwania: 15 godz.

DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ

Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z językiem R »

Czego się nauczysz?

Podstaw pracy w środowisku R i R-Studio
Manipulowania danymi: wczytywania, filtrowania, agregowania i sortowania
Przeprowadzania obliczeń statystycznych i ich automatyzacji
Modelowania statystycznego i analiz regresyjnych
Tworzenia wykresów i profesjonalnych wizualizacji danych
Budowania aplikacji webowych w R Shiny
Stosowania pakietów takich jak dplyr czy ggplot2 do analizy i wizualizacji

Spis lekcji

1. R offline na PC 00:10:53

1.1. Wstęp

OGLĄDAJ » 00:04:49

1.2. Krótko co to jest R, instalacja R oraz Rstudio, ustawienie Rstudio

00:06:04

2. Składnia 00:38:31

2.1. R jako kalkulator

00:04:48

2.2. Rodzaje obiektów (zmiennych), wymuszanie typu

00:03:31

2.3. Wektor, macierz, lista

00:08:01

2.4. Faktor

00:03:05

2.5. Ramka danych data.frame()

00:07:24

2.6. Działania wektorowe

00:04:05

2.7. If, ifelse

00:03:22

2.8. Pętla: for, while

00:04:15

3. Manipulacja danymi 00:42:55

3.1. Wczytanie danych - pliki .txt, .csv. xls, .xlsx, sprzedaz.csv

00:09:08

3.2. Agregacja danych

00:06:49

3.3. Filtrowanie danych

00:07:26

3.4. Sortowanie danych

00:02:44

3.5. Łączenie danych

00:03:15

3.6. Pakiet dplyr

00:07:43

3.7. Brakujące obserwacje

00:05:50

4. Analiza danych i modelowanie statystyczne 00:55:45

4.1. Zmienna losowa i jej rozkład

OGLĄDAJ » 00:13:35

4.2. Wybrane rozkłady zmiennej losowej

00:07:00

4.3. Korelacja i regresja

00:16:14

4.4. Analiza szeregu czasowego - dekompozycja, średnia ruchoma

00:06:48

4.5. Prognozowanie

00:12:08

5. Podstawowe wykresy 01:16:35

5.1. Wykresy w technice tradycyjnej, formatowanie i personalizacja wykresu

00:13:56

5.2. Nowoczesne wykresy z pakietem ggplot2

00:20:15

5.3. Htlmwidgets

00:18:13

5.4. Mapy z ggplot

00:24:11

6. Aplikacja webowa RShiny 00:17:06

6.1. Prezentacja wyników w Rshiny

00:17:06

Obierz kurs na sprawniejszą analizę danych

W dobie rozwoju technologii informatycznych i bazodanowych firmy gromadzą coraz więcej danych związanych z różnymi obszarami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Praca z danymi powoli staje się codziennością działów marketingu i sprzedaży, w których konieczna okazuje się umiejętność szybkiego analizowania masowych informacji dotyczących profilu i zachowań klientów, źródeł ruchu na stronach WWW czy produktów przynoszących największe przychody w danym kanale dystrybucji. Kto potrafi błyskawicznie przetworzyć te dane i wyciągnąć z nich trafne wnioski, ten zyskuje przewagę konkurencyjną. Nic dziwnego, że rynek pracy jak gąbka chłonie specjalistów w zakresie analizy oraz wizualizacji danych.

Sprzymierzeńcem w tych działaniach jest program R, czyli środowisko do obliczeń statystycznych, oraz współpracujące z nim R-Studio, stanowiące zestaw narzędzi do odzyskiwania danych utraconych z wewnętrznych i zewnętrznych nośników. Umiejętność sprawnego posługiwania się tym oprogramowaniem pozwala w bardzo elastyczny i indywidualny sposób przeprowadzać niezwykle zaawansowane analizy oraz profesjonalne wizualizacje danych. Co istotne, praca z nimi nie wymaga posiadania dużej wiedzy z dziedziny programowania — skupia się przede wszystkim na problemach stricte związanych z analizą. Niniejszy kurs video pozwala na szybkie rozpoczęcie samodzielnego działania w R-Studio i pokazuje możliwości, jakie oferuje środowisko R.

Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia?

W trakcie niniejszego kursu video:

Zobaczysz, na czym polega obróbka danych i jak zautomatyzować ten proces.
Przeprowadzisz obliczenia statystyczne na zbiorach danych, a następnie je zautomatyzujesz.
Zapoznasz się z zagadnieniem modelowania statystycznego.
Będziesz wizualizować dane, wyniki oraz uzyskasz wykresy statystyczne.

Co więcej...

Nauczysz się wykonywać aplikację webową dla powyższych czynności.

Analiza danych w środowisku R. Kurs video. Poziom pierwszy. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce kończy się na poziomie podstawowym. Jego słuchacz zdobędzie bazową wiedzę z obszaru statystyki opisowej oraz pracy w środowisku R i narzędziu R-Studio, dzięki czemu będzie w stanie samodzielnie ją rozwijać.

Witaj w programie R

Program, środowisko albo — jeszcze inaczej — język R to oprogramowanie typu open source, co oznacza, że rozwijają go sami użytkownicy, a korzystanie z niego jest nieodpłatne. Współpracuje z komputerami zarówno z Linuksem, jak i z Windowsem oraz macOS. Dostarcza szeroką gamę technik statystycznych (takich jak modelowanie liniowe i nieliniowe, klasyczne testy statystyczne, analiza szeregów czasowych, klasyfikacja czy grupowanie) oraz graficznych. Powszechnie korzysta się z niego w biznesie, bioinformatyce czy medycynie — do badań klinicznych. Jest na tyle popularny, że producenci komercyjnych pakietów statystycznych (na przykład SAAS lub Statistica) oferują dedykowane mechanizmy, dzięki którym ich oprogramowanie współpracuje z R.

Dowiedz się, czym jest i jak działa pakiet R

Kurs, dzięki któremu opanujesz podstawy pracy z językiem R oraz narzędziem R-Studio, trwa cztery godziny. W tym czasie dowiesz się, czym jest środowisko R i R-Studio i jak je zainstalować na swoim komputerze. Poznasz składnię programu R: rodzaje obiektów, wymuszanie typu zmiennej, wektor, macierz, listę faktor, ramkę danych data.frame, działania wektorowe, if oraz pętlę. Będziesz manipulować danymi — wczytywać je, agregować, filtrować, sortować i łączyć. Wykonasz analizę danych — i poznasz przy tym kolejne pojęcia: zmienną losową, jej rozkład i wybrane rozkłady, korelację i regresję oraz analizę szeregu czasowego (dekompozycja, średnia ruchoma, prognozowanie). Zobaczysz podstawowe wykresy wykonywane w technice tradycyjnej, dowiesz się, na czym polega formatowanie i personalizacja wykresu, poznasz nowoczesne wykresy z pakietem ggplot2, htmlwidgets i mapy z ggplot. Zaznajomisz się również z budową webowej aplikacji R Shiny.

Tylko dla wtajemniczonych

Osoba korzystająca z programu R może zajmować się wszystkim, co dotyczy danych i ich obróbki, analiz statystycznych czy wizualizacji. Poszerzając samodzielnie zakres wiedzy, będzie potrafiła budować modele statystyczne bazujące na zmiennych losowych i ich rozkładach, wykonywać na własne potrzeby różnego rodzaju symulacje, tworzyć modele predykcyjne i inne eksperymenty w ramach uczenia maszynowego oraz automatyzować wymienione czynności.

Wybrane bestsellery

O autorze kursu video

Alicja Wolny-Dominiak — uzyskała doktorat i habilitację w obszarze modelowania statystycznego w ubezpieczeniach. Obecnie pracuje w Katedrze Metod Statystyczno-Matematycznych na Uniwersytecie Ekonomicznym w Katowicach. Od ponad 10 lat dzień w dzień korzysta z programu R przy projektach z wielu dziedzin, takich jak ubezpieczenia, ekonometria czy psychometria. Jest współautorką czterech pakietów programu R dostępnych w repozytorium CRAN oraz książki Selected Statistical Models in Non-Life Insurance with R. Współpracuje z wydawnictwem Manning Publications, w dziale R Programming, w charakterze recenzenta. Ponadto jest konsultantem w firmie Metalitica — Data Science Consulting. Wolny czas spędza, podróżując, uprawia narciarstwo i trekking, chętnie czyta skandynawskie kryminały.
Przejście od danych do wiedzy staje się coraz prostsze.