R-keeles andmetega töötamine - kursus 21 990 RUB. alates Spetsialist, koolitus 24 akadeemilist tundi, kuupäev 15. mai 2023. a.
Varia / / December 05, 2023
Programmeerimiskeele R eesmärk on statistiline andmete analüüs. Keel sisaldab laia valikut andmeanalüüsi tööriistu, visualiseerimistööriistu, dokumentide loomist ja veebirakendusi.
- statistiline andmete analüüs;
- kvaliteetse andmete visualiseerimise loomine;
- statistiliste arvutuste dokumenteerimine;
- interaktiivsete veebirakenduste loomine.
Kursusel „Programmeerimine R-keeles. 2. tase. Täpsemad võimalused" käsitleb erinevate andmeallikatega töötamist ja mõistab ka R-teegid, mis on loodud aruannete genereerimiseks, andmete visualiseerimiseks ja interaktiivseks teadvuseks veebirakendused. Kursusel on rohkem näiteid ja laboratoorseid töid, mis võimaldavad õpilastel alustada reaalset tööd peaaegu kohe pärast lõpetamist.
Kursus on mõeldud kõigile andmeanalüüsiga tegelevatele spetsialistidele.
Sa õpid:
- töötada teksti- ja Exceli formaadis failidega;
- kasutada andmebaasitabeleid;
- R Markdowni kasutamine dünaamiliste aruannete loomiseks;
- lisada aruannetesse tabeleid ja graafikuid;
- töötada ggplot2 teegiga ja luua erinevaid andmete visualiseerimise võimalusi;
- luua ja seadistada tasemeid (kihte) ggplot2-s;
- töötada interaktiivse graafikaga;
- luua Web Shiny rakendusi interaktiivseks tööks andmetega veebi kaudu;
- siluda Web Shiny rakendusi.
Programmeerimiskeskuse juhtivõpetaja enam kui 20-aastase kogemusega. Autasustatud Microsofti teenetemärgiga suure isikliku panuse eest Microsoft Visual Studio tehnoloogiate koolituse arendamisel Microsoft Windowsi all.
Omab enam kui 15-aastast kogemust tarkvaraarenduses Pascal, C, C++, C#, kasutades Windows API, COM ja .NET tehnoloogiaid. 2002. aastal läbis Aleksander Igorevitš Londonis erikoolituse ja sooritas edukalt projektijuhtimise kõige raskema näost näkku eksami - Microsoft Solutions Framework. 2006. aastal osales ta Dubais uute Windows Vista ja .Net 3.0 tarkvaraliideste kasutamise koolitusel.
Lõpetanud kiitusega Moskva Riikliku Tehnikaülikooli N.E. Bauman. Omab tehnikateaduste kandidaadi akadeemilist kraadi. Aleksander Igorevitš osales nimelise Chermeti keskse uurimisinstituudi teadus- ja äriprojektides. I.P. Bardin ja juhtivad musta metallurgia ettevõtted Venemaal ja SRÜs. Ta osales koolitusprojektides koos Microsofti ja AK Alrosaga.
Osaleb regulaarselt Microsofti konverentsidel. 2012. aastal osales ta Microsofti konverentsidel Hollandis (juuni) ja Indias (septembris). Aastal 2018 - rahvusvahelisel konverentsil Net developer days Varssavis. Tegelikult õppisid neil konverentsidel Aleksandr Igorevitšiga õpetajad teistest Microsofti koolituskeskustest!
Õpetamine on Aleksander Igorevitši tõeline kutsumus. Keskuses töötatud aastate jooksul on ta edukalt koolitanud tuhandeid tudengeid, kellest on saanud tööturul nõutud spetsialistid. Tasuta „Spetsialistide” seminaride autor ja esineja SharePointi töövoogude loomise kohta. Tänulike lõpetajate arvustused tema kursuste kohta märgivad pidevalt õpetaja kõrget professionaalsust ja materjali hiilgavat, kaasahaaravat esitusviisi.
1. moodul. Andmesisend/väljund (4 ac. h.)
- tekstifailile antud sisend/väljund
- Exceli failidega töötamine
- Andmebaasi tabelite lugemine ja kirjutamine
Praktika: Töö MSSQL DBMS-iga
2. moodul. Aruande genereerimine – R Markdown (4 ac. h.)
- R Markdowni tutvustus
- Põhiline süntaks
- R-koodi lisamine aruandesse
- Aruandes jooniste/graafikute ja tabelite kasutamine
- Parameetritega aruannete loomine
Praktika: R Markdowni aruande loomine regressiooniandmete analüüsi ülesande näitel
DZ: looge andmeanalüüsi aruanne komplektist ggplot2::diamonds
3. moodul. Andmete visualiseerimine – ggplot2 teek (8 ac. h.)
- Sissejuhatus kihilisesse andmete visualiseerimisse (kihiline grammatika)
- Kasutage viiemõõtmeliste graafikute loomiseks atribuute (X, Y koordinaadid, värv, suurus ja kuju).
- Graafikutüübid: jaotused, histogrammid, sektordiagrammid, aegread jne.
- Tasemed (kihid) nende määramine ja seadistamine ggplot2-s
- Skaalade, koordinaattelgede ja legendide seadmine
- andmete rühmitamine ja jagamine alamhulkadeks visualiseerimise ajal (fasseerimine)
- Looge interaktiivseid diagramme
Praktika: teekide ggplot2 ja ggvis kasutamine andmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks
DZ: looge andmeanalüüsi graafiline aruanne komplektist ggplot2::diamonds
4. moodul. Interaktiivne töö andmetega – Shiny App (8 ak. h.)
- Web Shiny rakenduse arhitektuuri ülevaade
- Kasutaja I/O elemendid
- hallata lehe välimust
- Reaktiivne programmeerimine ja selle tugi programmis Shiny
- Interaktiivne graafika
- Kasutajate tagasiside rakendamine
- Säravate rakenduste silumine
Praktika: Web Shiny rakenduse loomine klassifikaatori koostamise ülesande näitel
DZ: looge Web Shiny rakendus ggplot2::diamonds komplekti andmete analüüsimiseks