Podstawy analizy danych w środowisku R

online 3 dni

W trakcie szkolenia zostaną omówione zasady pracy w środowisku R, rodzaje najczęściej wykorzystywanych obiektów oraz przykłady ilustrujące pracę z tym pakietem. Podczas kursu wykorzystywać będziemy RStudio, czyli zestaw zintegrowanych narzędzi zaprojektowanych z myślą o zwiększeniu wydajności pracy z R.

Dla kogo?

  • analityków danych
  • analityków biznesowych
  • osób, które chciałyby samodzielnie analizować dane w środowisku R
  • specjalistów z zakresu sprzedaży, marketingu, finansów i innych dziedzin, rozpoczynających pracę z zaawansowanymi narzędziami Data Science lub chcących uporządkować i uzupełnić wiedzę w tym zakresie

Co zyskasz?

  • nauczysz się, jak za pomocą środowiska R importować i przygotowywać dane do analizy
  • dowiesz się, jak badać empiryczne rozkłady zmiennych jakościowych i ilościowych
  • poznasz sposoby obliczania i interpretacji statystyk opisowych
  • zgłębisz wiedzę na temat kryteriów, które decydują o wyborze odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych oraz etapy weryfikacji hipotez statystycznych
  • poznasz przykłady ilustrujące pracę z tym pakietem
  • opcjonalnie dla zainteresowanych po zakończeniu szkolenia: zobaczysz, jak zintegrować program Statistica ze środowiskiem R

  • Program
  • Speaker
  • Organizational information
  • Prices

Program szkolenia >>

 

  1. Wprowadzenie do środowiska R
    • Podstawowe informacje
    • Podstawy programowania w R
  2. Wprowadzenie do planowania badań i analizy danych
    • Statystyczne aspekty badań empirycznych
    • Podstawowe pojęcia analizy danych
  3. Przygotowanie danych do analizy
    • Import przykładowego zbioru danych z innej aplikacji
    • Podstawowe operacje i transformacje na zbiorze danych
    • Sprawdzanie poprawności danych
  4. Elementy opisowej analizy danych w R
    • Badanie empirycznego rozkładu zmiennej
    • Podstawowe charakterystyki liczbowe rozkładu zmiennej
    • Graficzna prezentacja podstawowych statystyk opisowych
    • Analiza w grupach (analiza przekrojowa)
  5. Wybrane zagadnienia wnioskowania statystycznego
    • Statystyka opisowa a wnioskowanie statystyczne
    • Zasady estymacji punktowej i przedziałowej
    • Statystyczne podejście do weryfikacji hipotez badawczych
    • Testowanie normalności rozkładu
    • Merytoryczne i statystyczne kryteria wyboru testów istotności różnic
    • Przykłady stosowania wybranych testów parametrycznych i nieparametrycznych
  6. Wprowadzenie do analizy współzależności zjawisk
    • Elementy analizy korelacyjnej
    • Tworzenie wykresów korelacyjnych
    • Wprowadzenie do analizy regresji
    • Model regresji liniowej prostej
    • Przykład budowy modelu i interpretacja wyników analizy regresji

Polecamy inne szkolenia:                                                   

  • Podstawy wizualizacji danych w R z wykorzystaniem
    pakietu ggplot2
  • Metody wizualizacji danych

Similar courses

Data Science w Python – szybki start

Data science to dziedzina łącząca w sobie informatykę, statystykę, uczenie maszynowe i praktyczną umiejętność rozwiązywania problemów ze świata rzeczywistego (wiedzę […]

Learn more

Text mining – automatyczna analiza dokumentów tekstowych

Uczestnicy szkolenia poznają metody analizy zbioru dokumentów tekstowych wykorzystujące macierz częstości. W trakcie zajęć omówione zostaną metody wyznaczania podobieństwa pomiędzy […]

Learn more

Statistica – A quick start

This training provides an introduction to Statistica. The aim of the training is to enable new users of the program […]

Learn more

Do you have questions?

Get in Touch!

Our team is ready to help with any questions you might have. Just fill out the form, send us a message, or give us a call, and we’ll get back to you as soon as we can!

    Skip to content