FAQ
Поиск
#Язык R
#Программирование
#Анализ данных
#Big Data
#Машинное обучение

Анализ данных с использованием языка R

3 дня (24 академических часа)
Краткая аннотация
В рамках данного курса слушатели познакомятся с инструментами языка R для предобработки и визуализации данных, проверки статистических гипотез и решения задач машинного обучения.

Курс включает в себя изучение основ статистики и возможностей языка R для загрузки, предобработки, визуализации и анализа данных.
Целевая аудитория
Программисты

Системные администраторы

Начинающие специалисты, решающие задачи автоматизации в рамках администрирования систем
Расписание открытых форматов курса
Стоимость обучения одного слушателя
12.04.2021
Очный формат — 22 500 ₽.

Дистанционный формат — 20 250 ₽.
20.07.2021
Подробная программа курса
Введение

  • История языка R, его особенности и преимущества использования для обработки данных.
  • Настройка системы для программирования на R, установка R и RStudio. Работа с консолью. Использование справки. Использование пакета swirl.
  • Возможности R для решения типовых задач в статистике и машинном обучении.

Основы синтаксиса языка R

  • Переменные, типы и структуры данных. Рабочее пространство.
  • Векторное представление данных. Индексирование массивов.
  • Установка и использование пакетов.
  • Управление потоком выполнения программы. Условия, циклы, ключевые слова.
  • Функции. Область видимости. Функции для работы с векторными структурами данных.

Основы статистики

  • Дескриптивные статистики. Преобразование данных.
  • Распределение вероятностей. Условная вероятность. Нормальное распределение.
  • Индуктивная статистика. Проверка статистических гипотез.
  • Линейная регрессия.

Работа с данными

  • Возможности R для загрузки данных. Импорт различных форматов данных.
  • Преобразование данных. Сортировка и фильтрация. Регулярные выражения.
  • Инструменты R для визуализации данных. Типы графиков. Настройка элементов графиков.

Проверка статистических гипотез

  • Статистические гипотезы. Значимость, доверительные интервалы.
  • Сравнение средних. Множественные сравнения. ANOVA.

Линейная регрессия

  • Линейная регрессия Корреляция. Коэффициент детерминации.
  • Работа с категориальными переменными. Статистические выбросы.
  • Множественная линейная регрессия. Коллинеарность. Выбор модели.

Практическая часть курса

  • Загрузка данных из разных источников, очистка, предобработка, визуализация, выдвижение и проверка гипотез. Решение задач регрессии и классификации.

Итоговое тестирование

  • В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.
Возможные форматы обучения и размеры групп
очно (до 15 слушателей)

дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений)

корпоративный формат (для групп от 10 до 45 слушателей)

Тренер курса

Беляев Александр Владимирович

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных
Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ
Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация
Консалтинг
Специализация
Должность
Дополнительные услуги
Требуемый уровень предварительной подготовки
Высшее или среднее специальное образование. Слушатели должны быть знакомы с основными принципами работы в среде операционной системы MS Windows, также преимуществом будут базовые знания в области теории вероятностей и программирования.
Траектории, в которые входит данный курс
Специалист по машинному обучению
Список курсов, требующихся для прохождения данного курса
Основы машинного обучения
Список курсов, которые дополняют данный курс
Анализ данных с использованием языка Python

Основы Big Data
Список категорий каталога, в которые включён курс
Построение систем принятия решений на основе данных (Big Data)

Анализ данных и машинное обучение
Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу
Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.