Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Den 1: Základy jazyka

  • Úvod do kurzu
  • O vědě o datech
    • Definice vědy o datech
    • Proces práce s daty
  • Seznámení se jazykem R
  • Proměnné a typy
  • Řídicí struktury (smyčky / podmíněné výrazy)
  • Skaláry, vektory a matice v R
    • Definování vektorů v R
    • Matice
  • Manipulace s řetězci a textem
    • Datový typ znaků
    • Práce s soubory (File I/O)
  • Seznamy
  • Funkce
    • Úvod do funkcí
    • Uzavření (Closures)
    • Funkce lapply/sapply
  • Datové rámce (DataFrames)
  • Praktické úkoly pro všechny sekce

Den 2: Středně pokročilé programování v R

  • Datové rámce a práce se soubory (File I/O)
  • Načítání dat ze souborů
  • Příprava dat
  • Vestavěné sady dat
  • Vizualizace
    • Balík pro grafiku (Graphics Package)
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / rozptylový graf
    • Teplé mapy (Heat Map)
    • Balík ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Prozkoumávání dat pomocí Dplyr
  • Praktické úkoly pro všechny sekce

Den 3: Pokročilé programování v R

  • Statistické modelování pomocí R
    • Statistické funkce
    • Práce s hodnotami NA
    • Rozdělení (binomické, Poissonovo, normální)
  • Regrese
    • Úvod do lineární regrese
  • Doporučení (Recommendations)
  • Práce s textem (balík tm / Wordclouds)
  • Clustering
    • Úvod do clustrování
    • KMeans
  • Klasifikace
    • Úvod do klasifikace
    • Naivní Bayesovská klasifikace (Naive Bayes)
    • Rozhodovací stromy (Decision Trees)
    • Trénování pomocí balíku caret
    • Hodnocení algoritmů
  • R a velká data (Big Data)
    • Propojení R s databázemi
    • Ekosystém velkých dat
  • Praktické úkoly pro všechny sekce

Požadavky

  • Základní znalosti programování jsou předpokládány

Příprava prostředí

  • Moderní notebook
  • Nainstalovaná nejnovější verze R Studio a prostředí R
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (7)

Nadcházející kurzy

Související kategorie