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Struttura del corso
Primo giorno: Nozioni di base sulla lingua
- Introduzione al corso
- Informazioni su Data Science
- Data Science Definizione
- Processo di fare Data Science.
- Presentazione R Language
- Variabili e tipi
- Strutture di controllo (loop / condizionali)
- R Scalars, vettori e matrici
- Definizione di vettori R
- Matricie
- Manipolazione di stringhe e testo
- Tipo di dati carattere
- I/O file
- Lizza
- Funzioni
- Introduzione alle funzioni
- Chiusure
- Funzioni lapply/sapply
- Fotogrammi di dati
- Laboratori per tutte le sezioni
Secondo giorno: Intermedio R Programming
- DataFrame e I/O di file
- Lettura dei dati dai file
- Preparazione dei dati
- Set di dati integrati
- Visualizzazione
- Pacchetto Grafica
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / grafico a dispersione
- Mappa di calore
- Pacchetto ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Esplorazione con Dplyr
- Laboratori per tutte le sezioni
Requisiti
- È preferibile un background di programmazione di base
Pubblico
- Analisti di dati
14 ore
Recensioni (5)
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Corso - R Fundamentals
I genuinely enjoyed the hands passed exercises.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Corso - Foundation R
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Corso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
the matter was well presented and in an orderly manner.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Corso - Introduction to R with Time Series Analysis
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
