R-keel andmete analüüsiks - kursus 50 000 hõõruda. Otust, koolitus 4 kuud, kuupäev 31.08.2023.

Olen algoritmilisi kauplemissüsteeme arendanud alates 2016. aastast. Enne seda töötas ta IT-alase konsultatsiooni alal ning tegi uurimistööd suurimatele Venemaa ja rahvusvahelistele ettevõtetele (Aeroflot, InterRAO, Keskpank, IMF, BNP Paribas investeerimispartnerid, Monetary Singapuri ametiasutus. Tegeleb teadusega ja tegi uurimistööd teaduslaborites (Prognoz Risk Lab, Laboratory of Cryptoeconomics and Blockchain Systems). 15-aastane töökogemus koos R-ga, Venemaa esimese R-rühma korraldaja, populaarsete raamatukogude autor R-i kasutamiseks rahanduses (rusquant, tcsinvest), regulaarne lektor konverentsil R in Finance (Chicago, USA). Alates 2011. aastast rahvusvahelise konverentsi Permi talvekool kaaskorraldaja. Professionaalne õpetaja. Alates 2016. aastast on ta andnud loengukursuseid enam kui 10 erialal erinevates ülikoolides (Higher School of Economics, Perm State National Research University). Majandusteaduste kandidaat.

Meediaanalüütikaga olen tegelenud alates 2011. aastast. Olen R-i kasutanud alates 2014. aastast. Kuulun kommunikatsiooniagentuuri meeskonda, mis pakub erinevaid kommunikatsiooniteenuseid PR-toest ja pressiteenistusest kuni infovaldkonna põhjaliku analüüsini. Meie peamine kliendibaas koosneb mittetulundusühingutest ja valitsusasutustest. Kasutan R-i oma töös protsesside automatiseerimiseks, tekstide analüüsimiseks (jutuvestmine, teemade modelleerimine, olemituvastus), küsitluste tulemuste analüüsimiseks ja küsimustike väljatöötamiseks. Loodud interaktiivne armatuurlaud säravale, ühendades seiresüsteemide API andmed ja ekspertanalüüsi tulemused. Põhipinn: R, Python, SPSS, git Teacher

Keele põhitõed
-Teema 1.Praktiline rakendamine
-Teema 2. Põhiandmetüübid, vektorid ja lihtsad toimingud nendega
-Teema 3. Vektoriseerimine kui kõige alus
-Teema 4. Loendid ja nende erijuhud - andmeraamid
-Teema 5. Juhtstruktuurid
-Teema 6.Funktsioonid
Andmete vastuvõtmine
-Teema 7. Lamedad tabelifailid ja xlsx (x)
-Teema 8.JSON/XML ja andmete vastuvõtmine võrgu kaudu
-Teema 9. Andmete hankimine andmebaasist
-Teema 10.Objektide salvestus- ja andmejärved – nool, parkett, ork
-Teema 11.Tulemuste salvestamine
Andmetöötlus
-Teema 12. Korrastatud andmed, töötlemine dplyr/tidyr abil
-Teema 13. Täiendav töötlemine tidyverse'i abil (määrimine, forcats, stringr)
-Teema 14. Funktsionaalne lähenemine transformatsioonile paketiga purrr
-Teema 15. Võimas ja sisutihe alternatiiv – andmed.tabel
-Teema 16. Muud valikud (dtplyr, dbplyr, kollaps)
-Teema 17. Natuke paralleelarvutusest
Andmete visualiseerimine
-Teema 18. Põhigraafika R-is
-Teema 19.ggplot2 – põhitööriistad (erinevad geoomid)
-Teema 20.ggplot2 – lisafunktsioonid (fasseerimine, skaala muutmine, koordinaatsüsteemi muutmine)
-Teema 21. Interaktiivne graafika – süžee, dügraafid, echartr
-Teema 22. Tabelite visualiseerimine gt abil
Analüüsitulemuste esitlemine
-Teema 23. Rmarkdown ja kvarto
-Teema 24.Shiny – analüütiliste rakenduste arendamise põhitõed (UI + Server)
-Teema 25.Shiny – rakenduste reaktsioonivõime ja kasutaja tegevuse jälgimine
Statistika ja masinõppe alused
-Teema 26. Tidymodelsi pakett
-Teema 27.mlr3 pakett
-Teema 28. Pakett h2o
Arendus ja tarnimine
-Teema 29.Testimine, vigade käsitlemine ja logimine
-Teema 30. Jooksev kood – cron
-Teema 31.Running code – docker
-Teema 32. Töötav kood – gitlab ci
Projektitöö
-Teema 33. Teema valik ja projektitöö korraldus
-Teema 34. Projektide ja kodutööde konsultatsioon
-Teema 35.Projekteerimistööde kaitsmine. Kursuse kokkuvõtteid