Образовательная платформа
Изображение для плашки ЧП Участвует в распродаже Скидка 30%
действует 0 днів 00:00:00
Курс

Мова R для аналізу даних

Мова R для аналізу даних

Ви навчитеся обробляти великі масиви даних, використовувати бібліотеки та будувати графіки. Зможете автоматизувати завдання і прокачатися до нового рівня в аналітиці за допомогою мови R.

Кому підійде цей курс

  • Аналітикам та дослідникам без досвіду програмування на R

    Аналітикам та дослідникам без досвіду програмування на R

    Навчитеся програмувати на R з нуля і автоматизуєте свою роботу. Зможете вирішувати складніші завдання і підвищите свою цінність на ринку.

  • Аналітикам та дослідникам, які використовують R у роботі

    Аналітикам та дослідникам, які використовують R у роботі

    Систематизуєте знання і вивчите просунуті функції R. Зможете витрачати менше часу на щоденні рутинні завдання.

  • Тим, хто хоче працювати в аналітиці

    Тим, хто хоче працювати в аналітиці

    Засвоїте популярний інструмент для роботи з даними і навчитеся опрацьовувати інформацію за допомогою мови R.
    Зробите крок назустріч кар’єрі в аналітиці і випередите конкурентів уже на старті.

Чому ви навчитеся

  1. Обробляти дані базовими засобами R і за допомогою бібліотеки tidyverse
  2. Виконувати розвідувальний аналіз даних в R
  3. Створювати інтерактивні графіки за допомогою бібліотеки Plotly
  4. Візуалізувати дані за допомогою бібліотеки ggplot2
  5. Аналізувати лінійні регресійні моделі і подавати результати
  6. Створювати інтерактивні аналітичні панелі за допомогою бібліотеки Shiny

Як проходить навчання

  1. Вивчаєте тему

    У курсі — практичні відеоуроки.

    Вивчаєте тему
  2. Виконуєте завдання

    У зручному для вас темпі.

    Виконуєте завдання
  3. Працюєте з викладачем

    Закріпляєте знання і виправляєте помилки

    Працюєте з викладачем
  4. Захищаєте дипломну роботу

    І доповнюєте нею своє портфоліо

    Захищаєте дипломну роботу

Програма

Онлайн-лекції та практичні завдання з детальним розбором.

  • 17 тематичних модулів
  • 72 онлайн-уроки

Мова програмування R

  1. Знайомство з мовою R та базові операції

    Встановіть R і RStudio — середовище для розробки на R — і познайомитеся з її інтерфейсом. Дізнаєтеся, як створювати файли R та Rmarkdown, почнете вивчати синтаксис мови і ознайомитеся з поняттям вектору в R.

  2. Типи і структури даних

    Вивчите типи даних в R і навчитеся перетворювати дані з одного типу на інший. Розберете структури даних у R: вектори, матриці, датафрейми та списки. Дізнаєтеся, як із ними працювати.

  3. Керуючі конструкції

    Навчитеся використовувати умовну конструкцію if-else, перевіряти умови, працювати з циклами і функціями.

Обробка даних. Бібліотека tidyverse

  1. Читання і запис файлів у R

    Дізнаєтеся, як працювати з файлами в робочій папці, читати і записувати файли форматів csv, txt та Excel.

  2. Обробка даних базовими засобами R

    Навчитеся використовувати датафрейми і працювати з даними за допомого базових засобів R. Дізнаєтеся, як виводити опис датафрейма, працювати з рядками і стовпчиками.

  3. Обробка даних з бібліотекою tidyverse: частина 1

    Познайомитеся з бібліотекою tidyverse та її можливостями. Розберете особливості синтаксису tidyverse і вивчите роботу з різними функціями. Дізнаєтеся, як групувати і агрегувати дані, вивантажувати зведену інформацію за допомогою бібліотеки stargazer.

  4. Обробка даних з бібліотекою tidyverse: частина 2

    Навчитеся трансформувати структуру даних і об’єднувати таблиці.

  5. Робота з пропущеними значеннями в R

    Навчитеся виконувати пошук і підрахунок пропущених значень і шукати в них закономірності. Зрозумієте, як візуалізувати пропущені значення за допомого бібліотек mice та VIM і заповнювати засобами tidyverse.

  6. Робота з порядковими і категоріальними даними в R

    Вивчите шкали даних: числову, порядкову і категоріальну. Розберете особливості факторних даних в R і операції з ними. Навчитеся працювати з категоріальними даними з forcats.

Візуалізація даних

  1. Візуалізація даних в R

    Навчитеся будувати найпростіші графіки базовими засобами R — гістограму, діаграму розсіяння і лінійний графік. Дізнаєтеся, як їх налаштовувати і вивантажувати у файл.

  2. Візуалізація даних з бібліотекою ggplot2

    Дізнаєтеся, як будувати графіки з бібліотекою ggplot2. Навчитеся працювати з одномірними, двомірними та нечисловими даними і групувати дані на графіках.

Статистичний аналіз даних в R

  1. Розвідувальний аналіз даних в R

    Познайомитеся з описовими статистиками в R. Навчитеся користуватися бібліотекою psych та шукати нетипові значення. Вивчите коефіцієнти кореляції Пірсона та Спірмена і зрозумієте, як їх застосовувати. Дізнаєтеся про поняття кореляційних матриць, зможете їх візуалізувати і вивантажувати у звіт.

  2. A/B-тести: вибіркове оцінювання

    Дізнаєтеся, як ставити завдання і обрати дизайн для A/B-тестування. Навчитеся проводити вибіркове оцінювання, виявляти проблеми у вибірці і обчислювати її обсяг з урахуванням похибки та рівня довіри до даних. Зможете розраховувати і аналізувати довірчі інтервали в A/B тестуванні.

  3. A/B-тести: перевірка статистичних гіпотез

    Навчитеся перевіряти статистичні гіпотези за допомогою тестів і розберете можливі помилки під час перевірки. Дізнаєтеся, як зрівнювати частки і середні в A/B-тестуванні, і вивчите алгоритм запуску A/B-тесту.

  4. Пошук взаємозв’язків у даних в R

    Навчитеся виділяти взаємозв’язки у кількісних і категоріальних даних. Вивчите просту лінійну регресію. Дізнаєтеся, як працювати з регресійною моделлю, перевіряти її якість, вивантажувати результати і включати їх у звіт Rmarkdown.

Просунута візуалізація і подача результатів аналізу

  1. Інтерактивні графіки з бібліотекою Plotly

    Познайомитеся з проектом Plotly, розглянете його можливості, особливості синтаксису та функції. Навчитеся будувати інтерактивні графіки Plotly в 2D та 3D і публікувати результати на RPubs.

  2. Аналітичні панелі в R: фреймворк Shiny

    Вивчите проект Shiny, його можливості та будову коду. Встановите бібліотеку Shiny, навчитеся редагувати шаблонний додаток, додавати на дешборд меню, рядки датафрейма та елементи інтерфейсу.

Дипломний проект

  1. Обробка та аналіз соціально-економічних даних

    Ви вивантажите дані з різних файлів, зберете їх у єдиний датафрейм і опрацюєте його. Проведете розвідувальний аналіз, побудуєте регресійні моделі та графіки, а потім подасте результати та інтерпретацію у звіті.

Викладач

Алла Тамбовцева

Алла
Тамбовцева

Викладач НДУ ВШЕ

Веде курси зі статистики, аналізу даних та програмування мовами R та Python.

  • Старт курсу: 25 січня
  • Залишилося: 4 місця

Вартість навчання

  • Розстрочка без переплат
  • 926 ₴/міс
  • 1 323 ₴/міс
Изображение для плашки ЧП Участвует в распродаже Скидка 30%
действует 0 дня 00:00:00

Крок 1. Оберіть варіант сплати

Крок 2. Заповніть контактні дані

Схоже відбулася помилка. Спробуйте відправити знову або перезавантажте сторінку.

Натискаючи на кнопку, я погоджуюся на обробку персональних даних і з правилами користування Платформою

Натискаючи на кнопку, я погоджуюся з публічною офертою і політикою обробки персональних даних

Дякуємо!

Ваша заявка успішно відправлена

Поширені запитання

  • Я ніколи не програмував мовою R. Чи вийде у мене?

    Для навчання на цьому курсі достатньо базових знань у програмуванні. Приділяйте увагу домашнім завданням і читайте додаткову літературу — і у вас усе вийде! Щодо решти, то допоможуть досвідчені наставники, які будуть курувати вас протягом усього курсу.
  • Чи підійде мені цей курс, якщо я не вмію програмувати?

    Ми не розглядаємо основи на цьому курсі. Вам буде легше вчитися, якщо ви маєте хоча б мінімальний досвід програмування будь-якою мовою.
  • Який графік навчання? Чи вдасться поєднувати його з роботою?

    Ви можете вивчати матеріали курсу у зручному для вас режимі, поєднувати навчання з роботою і особистим життям. До того ж, усі уроки будуть доступні і після закінчення курсу, отож ви зможете освіжити свої знання у будь-який момент.
  • Скільки годин на тиждень мені потрібно буде приділяти навчанню?

    Усе залежить тільки від вас. У середньому наші студенти навчаються від трьох до п’яти годин на тиждень.
  • Чи зможу я спілкуватися з викладачами?

    У вас буде куратор у Telegram-чаті, а викладач, який перевіряє, прокоментує домашні завдання і дасть корисні поради. Так ви зможете перейняти досвід, професійні знання та лайфхаки.
  • Чи діють які-небудь програми розстрочки?

    Так, ви можете придбати курс у розстрочку — спланувати свій бюджет, розбивши всю суму на невеликі щомісячні платежі.