Язык R для анализа данных
Рассрочка
Рассрочка

Язык R для анализа данных

Работа с данными от А до Я. Разберем лучшие инструменты для аналитики и построения дашбордов.

Длительность обучения:

4 месяца

4 ак. часа в нед.

Что даст вам этот курс

Программа разработана для тех, кто никогда не работал с кодом на R, но хочет научиться получать данные, быстро их обрабатывать и ярко представлять результаты анализа. Знание R поможет специалистам многократно повысить свою эффективность и ценность на рынке.

Студенты полностью погрузятся в анализ данных с R, начиная с основ языка, получения и обработки данных, заканчивая созданием визуализаций, построением интерактивных графиков и приложений. Также курс даст знания по основам статистики.

Язык R входит в топ-10 языков программирования на 2023 год согласно индексу популярности языков программирования PYPL Index и применяется везде, где надо обрабатывать данные и представлять результаты анализа.


Для кого этот курс?

Аналитики данных

R помогает аналитикам работать более эффективно в различных ситуациях, благодаря своим мощным инструментам и простому в использовании синтаксису. Вы сможете быстро обрабатывать большой объем данных, а также создавать красивые и информативные графики и визуализации, чтобы наглядно представлять результаты проделанной работы.

Финансовые аналитики

Научитесь создавать графики и диаграммы, которые помогут проиллюстрировать взаимосвязь между различными финансовыми показателями и их динамику. Сможете справляться с огромными объемами данных и получать ценные инсайты из финансовых данных, чтобы принимать более обоснованные решения.

Маркетологи

R может помочь маркетологам проводить сегментацию клиентов на основе их характеристик и поведения, что позволит создать более эффективные маркетинговые кампании, а также проводить A/B тесты и определять наилучшие стратегии маркетинга.

Статистики

Будете лучше понимать данные, выявлять тренды и особенности, которые могут быть упущены при простом анализе числовых значений. Сможете создавать и применять различные модели для анализа данных и прогнозирования будущих событий.

Также R будет полезен всем, кто хочет работать в области анализа данных, Data Science, статистики и войти в новую сферу максимально легко.


Что вы будете уметь после обучения:

  • Получать данные из разных источников;
  • Очищать и преобразовывать полученные данные с помощью различных библиотек;
  • Визуализировать эти данные различными способами: рисовать как статичные графики, так и интерактивные дашборды;
  • Сохранять результаты в разном виде: файлами локально или на сервере и таблицами в базах данных;
  • Познакомитесь со сатистикой, научистесь применять ее в работе с данными.

Какие преимущества у языка R ?

Язык R — язык общения с данными, созданный в первую очередь для того, чтобы специалисты могли отвечать на свои вопросы, а не думать о написании команд машине. R имеет функции для работы с табличными данными, для проведения статистического анализа и обучения прямо сразу после установки, без дополнительных пакетов.

Если сравнивать язык с Python, то R можно назвать идейным вдохновителем современных библиотек Python для работы с данными. Всё-таки Python, в первую очередь, язык общего назначения, а уже потом — инструмент для анализа данных.


Вот почему стоит перейти на R

1. Простота в использовании: R был создан специально для анализа данных и статистики, поэтому его синтаксис более простой и интуитивно понятный для статистических задач, чем Python. R также имеет богатые статистические пакеты, которые позволяют быстро и легко выполнить анализ данных.

2. Визуализация: R имеет множество библиотек для визуализации данных и обеспечивает легкий доступ ко многим графическим элементам. Python также имеет мощные библиотеки визуализации, но они часто требуют дополнительного кода для настройки

3. Быстрое выполнение кода: выполнение кода в R быстрее, чем в  Python, когда речь идет о статистических операциях, таких как обработка данных и моделирование. Это связано с тем, что R предоставляет простые и эффективные инструменты для работы с массивами данных.

4. Легкость в создании отчетов: R имеет интегрированный пакет для создания отчетов - RMarkdown, который позволяет быстро создавать и форматировать отчеты на основе кода.

5. Большое сообщество пользователей и разработчиков: R имеет большое и активное сообщество пользователей и разработчиков, которые создают и поддерживают библиотеки и пакеты, что делает его еще более привлекательным для анализа данных и статистики.

Особенности курса

Курс дата-центричен. В первую очередь студенты учатся работать с наборами данных, хорошим практикам в этом, а сложные с точки зрения теории вопросы (статистика и машинное обучение) даны в простом виде для фундамента дальнейшего развития специалиста.

В курсе сделан упор на практику, что позволит вам легко запускать свой код в разных средах и писать полноценные аналитические сервисы. В обучении используется современная версия языка R и последние актуальные библиотеки.

В некоторых модулях есть "Занятие по заявкам", чтобы студенты могли выбрать дополнительную тему для занятия, которая им интересна (машинное обучение, статистика и тд.), или использовать это занятие для разбора домашних работ.

Необходимые знания

- Базовые знание школьной математики.

Будет плюсом:
- Знание статистики;
- Владение любым языком программирования.

Корпоративное обучение для ваших сотрудников

Поможем вашей компании развивать команду! Профиты данного курса для компании: Подробное изучение самых популярных баз данных с возможностью сосредоточиться на тех, которые используются в компании / Оптимизированные стабильные системы / Работа над промышленными задачами во время практики
>

Программа обучения

В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.
Тема 1. Введение: вектор, простые операции и функции, типы данных, ветвления
Тема 2. Структуры данных: матрицы, списки, data.frame
Тема 3. Пользовательские функции, окружения и оператор конвейера
Тема 4. Работа с data.frame: фильтрация и преобразование
Тема 5. Статистика: нормальное распределение и сравнение групп
Тема 6. Статистика: корреляция, регрессия и линейные модели
Тема 7. Работа с файловой системой. Форматы csv и xls(x)
Тема 8. HTTP запросы. Форматы json и xml
Тема 9. Веб-скрейпинг с rvest
Тема 10. Работа с базами данных
Тема 11. QA-занятие
Тема 12. Опрятные данные: библиотеки tibble, tidyr
Тема 13. Преобразование данных с помощью dplyr
Тема 14. Элементы функционального программирования в purrr
Тема 15. Объединение данных: join и bind
Тема 16. Быстро и лаконично: библиотека data.table
Тема 17. Базовая графика и введение в grammar of graphics
Тема 18. Ggplot2: построение графиков слой за слоем
Тема 19. Ggplot2: шкалы, координаты и косметика
Тема 20. Интерактивная графика: пакет plotly
Тема 21. Визуализация таблиц: пакеты gt и flextable
Тема 22. QA-занятие
Тема 23. Основы Shiny: ui и server, input и output
Тема 24. Реактивность в Shiny
Тема 25. Отчёты в rmarkdown
Тема 26. Утилита формирования отчётов quarto
Тема 27. Выбор темы и организация проектной работы
Тема 28. Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 29. Защита проектных работ
Тема 30. Подведение итогов курса
Скачать подробную программу

Выпускной проект

Последний месяц отводится для проектной работы, которая станет частью вашего портфолио. Под руководством эксперта вы разработаете интерактивное Shiny приложение.

Процесс обучения

Все обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.


Вас ждут:

Интерактивные вебинары
Два занятия по два академических часа в неделю

Практика
Интересные домашние задания с обратной связью от преподавателя и выпускной проект, который станет частью портфолио

Активное комьюнити
Общайтесь с преподавателями голосом на вебинарах и в чате Telegram

Получить консультацию

Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время. Если у вас возникли трудности в выборе курса или проблемы технического плана, то мы с радостью поможем вам.
Спасибо!
Мы получили Вашу заявку, в ближайшее время с Вами свяжется наш менеджер.

После обучения вы


  • заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям и другие дополнительные материалы;

  • получите сертификат о прохождении курса;

  • получите все необходимые навыки для анализа данных с помощью R;

Ваш сертификат

онлайн-образование

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Язык R для анализа данных»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Зам. директора департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Вдовиченко М.M.

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.

онлайн-образование

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Язык R для анализа данных»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Зам. директора департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Вдовиченко М.M.

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.

Прошедшие открытые вебинары

Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
Анализ финансового портфеля в R
Оставьте заявку, чтобы получить доступ к записям прошедших мероприятий. Записи всех мероприятий появятся в этом блоке