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

Язык R для анализа данных

Язык R для анализа данных

Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики. Сможете автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R.

Кому подойдёт этот курс

  • Аналитикам и исследователям без опыта программирования на R

    Аналитикам и исследователям без опыта программирования на R

    Научитесь программировать на R с нуля и автоматизируете свою работу. Сможете решать более сложные задачи и повысите свою ценность на рынке.

  • Аналитикам и исследователям, которые используют R в работе

    Аналитикам и исследователям, которые используют R в работе

    Систематизируете знания и изучите продвинутые функции R. Сможете тратить меньше времени на ежедневные рутинные задачи.

  • Тем, кто хочет работать в аналитике

    Тем, кто хочет работать в аналитике

    Освоите популярный инструмент для работы с данными и научитесь обрабатывать информацию с помощью языка R.
    Сделаете шаг к карьере в аналитике и обойдёте конкурентов уже на старте.

Чему вы научитесь

  1. Обрабатывать данные базовыми средствами R и с помощью библиотеки tidyverse
  2. Выполнять разведывательный анализ данных в R
  3. Создавать интерактивные графики с помощью библиотеки Plotly
  4. Визуализировать данные с помощью библиотеки ggplot2
  5. Анализировать линейные регрессионные модели и представлять результаты
  6. Создавать интерактивные аналитические панели с помощью библиотеки Shiny

Как проходит обучение на платформе

  1. Смотрите материалы в удобное время

    Изучаете теорию и практикуетесь на задачах, приближённых к реальным.

    Смотрите материалы в удобное время
  2. Выполняете практические работы

    Решаете задачи после каждого модуля и закрепляете знания.

    Выполняете практические работы
  3. Работаете с проверяющим экспертом

    Получаете обратную связь по каждой работе в течение 1–3 рабочих дней.

    Работаете с проверяющим экспертом
  4. Разрабатываете итоговый проект

    Презентуете проект экспертам, дополняете портфолио и получаете сертификат о прохождении курса.

    Разрабатываете итоговый проект

Содержание курса

Вас ждут вебинары и практика на основе реальных кейсов.

  • 17 тематических модулей
  • 72 видеоматериала

Язык программирования R

  1. Знакомство с языком R и базовые операции

    Установите R и RStudio — среду для разработки на R — и познакомитесь с её интерфейсом. Узнаете, как создавать файлы R и Rmarkdown, начнёте изучать синтаксис языка и познакомитесь с понятием вектора в R.

  2. Типы и структуры данных

    Изучите типы данных в R и научитесь преобразовывать данные из одного типа в другой. Разберёте структуры данных в R: векторы, матрицы, датафреймы и списки. Узнаете, как с ними работать.

  3. Управляющие конструкции

    Научитесь использовать условную конструкцию if-else, проверять условия, работать с циклами и функциями.

Обработка данных. Библиотека tidyverse

  1. Чтение и запись файлов в R

    Узнаете, как работать с файлами в рабочей папке, читать и записывать файлы форматов csv, txt и Excel.

  2. Обработка данных базовыми средствами R

    Научитесь использовать датафреймы и работать с данными с помощью базовых средств R. Узнаете, как выводить описание датафрейма, работать со строками и столбцами.

  3. Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 1

    Познакомитесь с библиотекой tidyverse и её возможностями. Разберёте особенности синтаксиса tidyverse и изучите работу с разными функциями. Узнаете, как группировать и агрегировать данные, выгружать сводную информацию с помощью библиотеки stargazer.

  4. Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 2

    Научитесь трансформировать структуру данных и объединять таблицы.

  5. Работа с пропущенными значениями в R

    Научитесь выполнять поиск и подсчёт пропущенных значений и искать в них закономерности. Поймёте, как визуализировать пропущенные значения с помощью библиотек mice и VIM и заполнять пропуски средствами tidyverse.

  6. Работа с порядковыми и категориальными данными в R

    Изучите шкалы данных: числовую, порядковую и категориальную. Разберёте особенности факторных данных в R и операции с ними. Научитесь работать с категориальными данными с forcats.

Визуализация данных

  1. Визуализация данных в R

    Научитесь строить простейшие графики базовыми средствами R — гистограмму, диаграмму рассеяния и линейный график. Узнаете, как их настраивать и выгружать в файл.

  2. Визуализация данных с библиотекой ggplot2

    Узнаете, как строить графики с библиотекой ggplot2. Научитесь работать с одномерными, двумерными и нечисловыми данными и группировать данные на графиках.

Статистический анализ данных в R

  1. Разведывательный анализ данных в R

    Познакомитесь с описательными статистиками в R. Научитесь пользоваться библиотекой psych и искать нетипичные значения. Изучите коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена и поймёте, как их применять. Узнаете о понятии корреляционных матриц, сможете их визуализировать и выгружать в отчёт.

  2. Введение в теорию вероятностей

    Узнаете, что такое случайный эксперимент и условная вероятность. Познакомитесь с разными типами случайных величин. Научитесь решать задачи на определение вероятности события.

  3. Статистическое оценивание

    Познакомитесь с законами статистики. Научитесь формулировать и проверять статистические гипотезы с помощью графиков распределения, доверительных интервалов и p-value.

  4. A/B-тестирование

    Узнаете, что такое A/B тестирование и в каких задачах его применяют. Научитесь проверять гипотезы с помощью метода ANOVA и тестов Уилкоксона и Краскела-Уоллиса.

  5. Поиск взаимосвязей в данных в R

    Научитесь выделять взаимосвязи в количественных и категориальных данных. Изучите простую линейную регрессию. Узнаете, как работать с регрессионной моделью, проверять её качество, выгружать результаты и включать их в отчёт Rmarkdown.

  6. Регрессионный анализ в R

    Узнаете, что такое регрессионные модели и в чём их ценность для статистических исследований. Научитесь строить регрессии в R, чтобы решать аналитические задачи.

Продвинутая визуализация и представление результатов анализа

  1. Интерактивные графики с библиотекой Plotly

    Познакомитесь с проектом Plotly, разберёте его возможности, особенности синтаксиса и функции. Научитесь строить интерактивные графики Plotly в 2D и 3D и публиковать результаты на RPubs.

  2. Аналитические панели в R: фреймворк Shiny

    Изучите проект Shiny, его возможности и устройство кода. Установите библиотеку Shiny, научитесь редактировать шаблонное приложение, добавлять на дашборд меню, строки датафрейма и элементы интерфейса.

Итоговый проект

  1. Обработка и анализ социально-экономических данных

    Вы выгрузите данные из разных файлов, соберёте их в единый датафрейм и обработаете его. Проведёте разведывательный анализ, построите регрессионные модели и графики, а затем представите результаты и интерпретацию в отчёте.

Спикер

Алла Тамбовцева

Алла
Тамбовцева

Преподаватель НИУ ВШЭ

Ведёт курсы по статистике, анализу данных и программированию на языках R и Python. Опыт преподавания — больше 7 лет.

  • Старт курса: 25 января
  • Осталось: 4 места

Стоимость курса

  • Рассрочка на 12 месяцев
  • 15 217 ₸/мес
  • 21 739 ₸/мес
Изображение для плашки ЧП Участвует в распродаже Скидка 30%
действует 0 дня 00:00:00

Шаг 1. Выберите вариант оплаты

Шаг 2. Заполните контактные данные

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с публичной офертой и политикой обработки персональных данных

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Часто задаваемые вопросы

  • Я никогда не программировал на R. У меня получится?

    Для прохождения этого курса достаточно базовых знаний в программировании. Уделяйте больше внимания практике и читайте дополнительную литературу. В остальном помогут практикующие эксперты, которые будут сопровождать вас на протяжении всего курса.
  • Мне подойдет этот курс, если я не умею программировать?

    Мы не разбираем основы на этом курсе. Вам будет легче проходить курс, если у вас есть хотя бы минимальный опыт программирования на любом языке.
  • Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?

    Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?

    Всё зависит только от вас. В среднем пользователи платформы занимаются от 3 до 5 часов в неделю.
  • Кто будет мне помогать в обучении на платформе?

    У вас будут проверяющие эксперты и куратор в Telegram-чате курса. Они прокомментируют практические работы, дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт, профессиональные знания и лайфхаки.
  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?

    Да, вы можете купить курс в рассрочку — спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.