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Schulungsübersicht
Tag eins: Grundlagen der Sprache
- Einführung in den Kurs
- Über Data Science
- Data Science Definition
- Prozess des Handelns Data Science.
- Einführung in R Language
- Variablen und Typen
- Kontrollstrukturen (Schleifen / Konditionale)
- R Scalars, Vektoren und Matrizen
- Definieren von R-Vektoren
- Matrizen
- String- und Textmanipulation
- Zeichen-Datentyp
- Datei IO
- Listen
- Funktionen
- Einführung in Funktionen
- Verschlüsse
- lapply/sapply-Funktionen
- DatenFrames
- Übungen für alle Abschnitte
Zweiter Tag: R für Fortgeschrittene Programming
- DataFrames und Datei-E/A
- Lesen von Daten aus Dateien
- Datenvorbereitung
- Eingebaute Datensätze
- Visualisierung
- Grafik-Paket
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / Streudiagramm
- Heatmap
- ggplot2-Paket (qplot(), ggplot())
- Erkundung mit Dplyr
- Übungen für alle Abschnitte
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil
Zielgruppe
- Datenanalysten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
I genuinely enjoyed the hands passed exercises.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Kurs - 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
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
the matter was well presented and in an orderly manner.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs - 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!.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
Die freien Übungen.
