R Programming for Data Scientists

Eğitim Tipi : Sanal Sınıf / Online
Süre : 3 Gün
  1. Anasayfa
  2. R Programming for Data Scientists

Açıklama

    R, iş analistleri e veri bilimcileri için işlevsel bir programlama ortamıdır. Programcı olmayan birçok kişinin kolayca çalışabileceği, üst düzey Excel kullanıcıları arasında oldukça yaygın olarak kullanılan bir beceri setini doğal olarak genişleten bir dildir. Analistin gerçek verilere dayalı istatistiksel, sayısal veya olasılık temelli bir sorunla karşılaştığı durumlar ve Excel’in sınırlarının zorlandığı zamanlar için mükemmel bir araçtır.

     

    Kimler Katılmalı?

    • Bu, R ile programlama temellerinin ötesine geçerek daha fazla ayrıntıya girmek isteyen deneyimli Veri Analisti ve Veri Bilimcileri için tasarlanmış orta ve üzeri düzeyde bir eğitimdir. Katılımcıların veri analitiği geçmişine sahip olmaları, Excel’de çalışma deneyimlerinin bulunması ve temel SQL bilgisine sahip olmaları gereklidir.

     

    Önkoşullar

    Bu eğitime katılanlar, aşağıda yer alan eğitimlere katılmış olmalı ya da bu alanlarda temel becerilere sahip olmalıdır:

    • Introduction to SQL (SQL’e Giriş)
    • Working with Excel (Excel’le Çalışma)

Eğitim İçeriği

From Excel to R

  •     Common problems with Excel
  •     The R Environment
  •     Hello, R

R Basics

  •     Simple Math with R
  •     Working with Vectors
  •     Functions
  •     Comments and Code Structure
  •     Using Packages

Vectors

  •     Vector Properties
  •     Creating, Combining, and
  •     Iteratorating
  •     Passing and Returning Vectors in Functions
  •     Logical Vectors

Reading and Writing

  •     Text Manipulation
  •     Factors

Dates

  •     Working with Dates
  •     Date Formats and formatting
  •     Time Manipulation and Operations

Multiple Dimensions

  •     Adding a second dimension
  •     Indices and named rows and columns in a Matrix
  •     Matrix calculation
  •     n-Dimensional Arrays
  •     Data Frames
  •     Lists

R in Data Science

  •     AI Grouping Theory
  •     K-means
  •     Linear Regression
  •     Logistic Regression
  •     Elastic Net

R with MadLib

  •     Importing and Exporting static Data (CSV, Excel)
  •     Using Libraries with CRAN
  •     K-means with Madlib
  •     Regression with Madlib
  •     Other libraries

Data Visualization

  •     Powerful Data Through Visualization: Communicating the Message
  •     Techniques in Data Visualization
  •     Data Visualization Tools
  •     Examples

R with Hadoop

  •     Overview of Hadoop
  •     Overview of Distributed Databases
  •     Overview of Pig
  •     Overview of Mahout
  •     Exploiting Hadoop clusters with R
  •     Hadoop, Mahout, and R

Business Rule Systems

  •     Rule Systems in the Enterprise
  •     Enterprise Service Busses
  •     Drools
  •       Using R with Drools