Eğitim Hakkında
R Programlamaya Giriş eğitim kursu, katılımcılara çıkarımsal modeller oluşturarak ve çizelgeler, grafikler ve diğer veri temsilleri oluşturarak çeşitli kaynaklardan gelen verileri keşfetmek için R programlamayı nasıl kullanacaklarını öğretir.
Neler Öğreneceksiniz
R ve RStudio etkileşimli ortamının kullanımında ustalaşmayı,
R paketlerini yükleyerek R'yi genişletmeyi,
R belgelerini nasıl kullanacağınızı keşfetmeyi ve anlamayı,
Yapılandırılmış Verileri çeşitli kaynaklardan R'ye okumayı,
R'deki farklı veri türlerini anlamayı,
R'deki farklı veri yapılarını anlamayı,
R'de tarihlerin nasıl oluşturulacağını ve işleneceğini anlamayı,
Veri çerçevelerini işlemek için düzenli paket koleksiyonunu kullanmayı,
Kullanıcı tanımlı R işlevlerini yazmayı,
Kontrol ifadelerini kullanmayı,
Döngü yapılarını R'ye yazmayı,
Veriler genelinde işlevleri yinelemek için uygulama işlev ailesini kullanmayı,
R ile birleştirme işlemleri gerçekleştirmeyi,
R'de bölün-uygula-birleştir (grup bazlı işlemler) anlamayı,
Eksik verileri belirlemeyi ve bununla ilerlemeyi,
R'de dizeleri işlemeyi,
R'deki temel normal ifadeleri anlamayı,
Temel R grafiklerini anlamayı,
Eğitim İçeriği
Genel Bakış
R tarihi
Avantajlar ve dezavantajlar
İndirme ve yükleme
Belgeler nasıl bulunur
Giriş
R konsolunu ve RStudio'yu kullanma
Yardım almak
Çevre hakkında bilgi edinmek
Komut dosyaları yazma ve yürütme
Nesne yönelimli programlama
Vektörize hesaplamalara giriş
Veri çerçevelerine giriş
Paketlerin kurulması ve yüklenmesi
Çalışma dizini
Çalışmanızı kaydediyor
R tabanındaki değişken türleri ve veri yapıları
Değişkenler ve atama
Veri tipleri
Sayısal, karakter, boole ve faktörler
Veri yapıları
Vektörler, matrisler, diziler, veri çerçeveleri, listeler
Dizin oluşturma, alt kümeleme
Yeni değerler atamak
Verileri ve özetleri görüntüleme
Adlandırma kuralları
Nesneler
Readr ile R ortamına veri alma
Yerleşik veriler
Yapılandırılmış metin dosyalarından veri okuma
ODBC kullanarak verileri okuma
Dplyr ile veri çerçevesi
Parçalara giriş, geliştirilmiş veri çerçeveleri
Sütunları yeniden adlandırma
Yeni sütunlar eklemek
Binning verileri (sürekli ila kategorik)
Kategorik değerleri birleştirmek
Değişkenleri dönüştürme
Eksik verilerin ele alınması
Veri kümelerini birleştirme
Veri kümelerini birlikte birleştirme
Lubridate kullanarak R'deki tarihleri işleme
R'deki tarih ve tarih-saat sınıfları
Modelleme için tarih biçimlendirme
Keşifsel veri analizi (tanımlayıcı istatistikler)
Sürekli veri
Dağılımlar
Nicelikler, demek
Çift modlu dağılımlar
Histogramlar, kutu grafikleri
Kategorik veriler
Tablolar
Barpotlar
Dplyr ile hesaplamalara göre gruplama
Böl-uygula-birleştir
R'de verileri yeniden şekillendirme ve özetleme (toplama ile uzun ila geniş)
tidyr ile pivot_wider ve _longer
Metin verileriyle çalışma
Metinde desen bulma ve eşleştirme
Metin işleme için Stringr paketi
R'deki normal ifadelere giriş
Forcats ile tartışan kategorik veriler
Kontrol akışı
Gerçek testi
Dallanma
Döngü
Derinlemesine işlevler
Parametreler
Dönüş değerleri
Değişken kapsam
İstisna işleme
Boyutlar arasında fonksiyon uygulama
Sapply, lapply, uygula
Harita ve purrr ile programlama
R'deki Grafiklere Genel Bakış
R'de temel grafik sistemi
Dağılım grafikleri, histogramlar, çubuk grafikler, kutu ve bıyıklar, nokta grafikleri
Etiketler, göstergeler, başlıklar, eksenler
Grafikleri farklı formatlara dışa aktarma
Gelişmiş R grafikleri: ggplot2
Grafiklerin dilbilgisini anlama
Hızlı grafikler (qplot işlevi)
Parçalara göre grafik oluşturma (ggplot işlevi)
Geomları (geometrileri) anlama
Grafik öğelerini değişken değerlere bağlama
Efsaneleri ve eksenleri kontrol etme
Grafikleri dışa aktarma
Çıkarımsal istatistik
İki değişkenli korelasyon
T testi ve parametrik olmayan eşdeğerler
Ki-kare testi
R'de Genel Doğrusal Regresyon Modelleri
Formülleri anlama
Doğrusal ve lojistik regresyon modelleri
Regresyon grafikleri
Regresyonda kafa karıştırıcı / etkileşim
Kalıntıları değerlendirme
Modellerden yeni verileri puanlama (tahmin)
Regresyon modellerinden faydalı grafikler
Diğer Eğitimler
Digital Vizyon
453 Eğitim Seti
