R培訓
R是一種用於統計計算,數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家,工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標,例如設定廣告價格,更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。
課程簡介
第1天
引言和序言
- 使 R 更友好,R 和可用的 GUI
- R工作室
- Related 軟體和文檔
- R 和統計數據
- 以交互方式使用 R
- 介紹性會議
- 獲取有關功能和特性的説明
- R 命令、區分大小寫等
- ReCall 和更正先前的命令
- 從檔案執行命令或將輸出轉移到檔中
- 數據持久性和刪除物件
簡單的操作;數位和向量
- 向量和賦值
- 向量算術
- 生成常規序列
- 邏輯向量
- 缺失值
- 字元向量
- 索引向量;選擇和修改數據集的子集
- 其他類型的物件
對象、它們的模式和屬性
- 內在屬性:模式和長度
- 更改物件的長度
- 獲取和設置屬性
- 物件的類
有序因數和無序因數
- 具體示例
- 函數 tapply() 和不規則數位
- 有序因數
陣列和矩陣
- 陣 列
- 陣列索引。陣列的子節
- 索引矩陣
- array() 函數
- 混合向量和數位算術。回收規則
- 兩個陣列的外積
- 陣列的廣義轉置
- Matrix 設施
- Matrix 乘法
- 線性方程和反演
- 特徵值和特徵向量
- 奇異值分解和行列式
- 最小二乘擬合和 QR 分解
- 形成分區矩陣 cbind() 和 rbind()
- 包含陣列的串聯函數 ()
- 因數的頻率表
第2天
清單和數據框
- 清單
- 構建和修改清單
- 連接清單
- 數據幀
- 製作數據框
- attach() 和 detach()
- 使用數據框
- 附加任意清單
- 管理搜尋路徑
數據操作
- 選擇、子集化觀測值和變數
- 篩選、分組
- Recoding, 轉換
- 聚合,組合數據集
- 字元操作、stringr 包
R數據
- Txt 檔
- CSV 檔
- XLS、XLSX 檔
- SPSS, SAS, Stata,...和其他格式數據
- 將數據匯出為 txt、csv 和其他格式
- Access使用 SQL 語言從資料庫獲取數據
概率分佈
- R 作為一組統計表
- 檢查一組數據的分佈
- 單樣本和雙樣本檢測
分組、循環和條件執行
- 分組表達式
- 控制語句
- 條件執行:if 語句
- R重複執行:for 迴圈、repeat 和 while
第3天
編寫自己的函數
- 簡單示例
- 定義新的二元運算符
- 命名參數和預設值
- “...”論點
- 函數內的賦值
- 更高級的範例
- 模組設計中的效率係數
- 刪除列印陣列中的所有名稱
- R遞歸數值積分
- 範圍
- 自定義環境
- 類、泛型函數和面向物件
R 中的統計分析
- 線性回歸模型
- 用於提取模型資訊的通用函數
- 更新擬合模型
- 廣義線性模型
- 家族
- glm() 函數
- 分類
- Logistic R 出口
- 線性判別分析
- 無監督學習
- 主成分分析
- 聚類方法(k-means、分層聚類、k-medoids)
- 生存分析
- r 中的生存物件
- Kaplan-Meier 估計值
- 置信區間
- Cox PH 模型,常數協變數
- Cox PH 模型,瞬態協變數
圖形過程
- 高級繪圖命令
- plot() 函數
- 顯示多變數數據
- 顯示圖形
- 高級繪圖函數的參數
- 基本可視化圖表
- 使用 lattice 和 ggplot 包的多元關係
- 使用圖形參數
- 圖形參數清單
自動化和互動式報告
- 將 R 的輸出與文本合併
創建 html、pdf 文件
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客戶評論 (6)
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Course - R
The R-programming overview training is quite intensive but Tomasz is always helpful, energetic and up to date. On top of it, he is passionate about R. I would highly recommend his R sessions to anyone interested in R.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Course - R
Practice exercises were relevant and very helpful to reinforce the knowledge.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Course - R
Follow-along exercises after slide presentation kept engagement.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Course - R
Michael was very knowledgeable and clear in his instruction of the training. Course was well structured to teach the desired subject as well as the right amount of room was left to adjust to fit our needs better. Over all, I am very happy with the course.
Brock Batey - Environment and Climate Change Canada
Course - R
I really enjoyed the knowledge of the trainer.
Stephanie Seiermann
Course - R
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對 Hadoop 集群管理有深入的瞭解。
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- 了解設計六西格瑪 (DFSS) 的原理和概念。
- 學習 DMAIC(定義、測量、分析、改進、控制)和 DMADV(定義、測量、分析、設計、驗證)方法。
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使用Microsoft Excel促進和自動化各種財務分析
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分析師,研究人員,科學家,畢業生和學生以及任何有興趣學習如何在Microsoft Excel統計分析的人。
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14 時間:這個由教師主導的實時培訓澳門(在線或現場)旨在對希望使用R進行時間序列預測和自動化數據分析工作流程的中級數據分析師和商業專業人士進行。
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- 了解R語言中預測技術的基本原則。
- 對時間序列分析應用指數平滑和ARIMA模型。
- 利用“forecast”包生成準確的預測模型。
- 自動化業務和研究應用的預測工作流程。
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14 時間:這種以講師為主導的現場培訓(現場或遠端)針對希望使用分析方法提高 組織績效的人力資源專業人員 。本課程涵蓋定性以及定量、 實證和統計方法。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
課程定製選項
- 如需申請此課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
Market Forecasting
14 時間:觀眾
本課程是為希望引入或改進預測的分析師、預測者創建的,這可能與銷售預測、經濟預測、技術預測、供應鏈管理和需求或供應預測有關。
描述
本課程通過一系列方法、框架和演算法指導學員,這些方法、框架和演算法在選擇如何根據歷史數據預測未來時非常有用。
它使用 Microsoft Excel 等標準工具或一些開源程式(特別是 R 專案)。
本課程涵蓋的原則可以通過任何軟體(例如 SAS、SPSS、Statistica、MINITAB 等)來實現
Statistical Analysis using SPSS
21 時間:本课程针对希望使用 SPSS 进行统计分析以准确解释数据、进行复杂的统计测试和产生有意义的洞察的初级到中级专业人员。该培训由 澳門 (在线或现场)进行,讲师主导,内容为期一天。
通过这次培训,学员将能够:
- 导航 SPSS 界面并高效管理数据集。
- 进行描述性和推断性统计分析。
- conduct t 检验、ANOVA、MANOVA、回归和相关分析。
- 对数据进行高级解释时,应用非参数检验、主成分分析和因子分析。
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課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
課程定製選項
- 如需申請此課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 時間:Tidyverse是一系列多功能R包,用於清潔,處理,建模和可視化數據。包括的一些包是:ggplot2,dplyr,tidyr,readr,purrr和tibble。
在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何使用Tidyverse包含的工具來操縱和可視化數據。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 執行數據分析並創建吸引人的可視化
- 從樣本數據的各種數據集中得出有用的結論
- 過濾,排序和匯總數據以回答探索性問題
- 將處理過的數據轉換為信息性線圖,條形圖,直方圖
- 導入和過濾來自不同數據源的數據,包括Excel ,CSV和SPSS文件
聽眾
- 初學者到R語言
- 初學者進行數據分析和數據可視化
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習