Dedika je platforma za učenje skozi prakso: na primer, kako pripraviti poslovno ponudbo, postati manikerka ali uporabljati novo orodje. Ne glede na tvoj cilj, najboljša vsebina o tej temi že obstaja. A pogosto je v tujem jeziku, draga, razpršena po spletu, brez vaj za vadbo ali pa je del predolgega tečaja, ki ni primeren za tiste z natrpanim urnikom. Zato ima Dedika svoj pristop: poiščemo gradivo, kjerkoli je, izberemo tisto, kar je smiselno za tvoj cilj, ga pregledamo s pomočjo strokovnjakov, ki so na voljo za vprašanja, in pripravimo praktične naloge, da se učiš skozi delo. Ti si najpomembnejši na svoji poti in nihče te ne pozna bolje: izberi vsebino in trajanje tečaja, ali boš učil z ali brez interneta in v katerem formatu. Lahko je video, besedilo, avdio ali povzetek. Po tvoji meri, samo s tistim, kar ti ustreza. Tukaj je vsak trenutek tvoje predanosti pomemben in hitreje prideš do bistva.

Tečaji so sestavljeni iz najboljše vsebine na svetu na določeno temo: videi, avdio posnetki, članki in knjige. Vsa ta vsebina je opremljena s povzetki, podcasti (za knjige in članke) ter prepisi (za videe in avdio posnetke). Sami izberete, kako želite vsebino spremljati. Vsako gradivo ima posebna vprašanja za utrjevanje znanja. Poleg tega je tečaj sestavljen iz poglavij, ki jih izberete sami, kar vam omogoča, da se učite le tistega, kar je pomembno za vas. Na koncu vsakega poglavja je praktični projekt, povezan z vašo stroko, kjer lahko vadite naučeno.

Naši tečaji vključujejo povzetek na koncu vsakega poglavja, ki ga lahko prenesete kot PDF in natisnete.

Več kot 2 milijona študentov po vsem svetu

Prisotni v več kot 180 državah

Certifikat veljaven v vaši državi

Domov

...

Tečaj RStudio

Vsi tečaji

Naravoslovne vede in raziskovanje

Statistika

Tečaj RStudio

Za vse ravni

Tečaj RStudio

4,7

Obvlada RStudio od začetka in pridobi praktične veščine programiranja v R, ki jih delodajalci dejansko iščejo[l]. Ta tečaj te popelje od namestitve in osnovne sintakse vse do prečiščevanja podatkov, statistične analize, vizualizacije in profesionalnega poročanja[l]. Vsak koncept temelji na resničnih analitičnih delovnih tokovih, ki jih podatkovni strokovnjaki uporabljajo vsak dan.

Dedika za podjetja

Kaj se boste naučili:

Naučil/-a se boš uporabljati RStudio IDE, pisati čiste skripte R ter samozavestno delati z vektorji, podatkovnimi okviri in seznami[l]. Uvažal/-a boš podatke iz datotek CSV, Excelovih preglednic, podatkovnih zbirk in spletnih API-jev, jih nato čistil/-a in preoblikoval/-a s paketoma dplyr in tidyr[l]. Ustvarjal/-a boš prepričljive vizualizacije s paketom ggplot2 ter uporabljal/-a opisno in sklepno statistiko za oblikovanje smiselnih zaključkov[l]. Pripravljal/-a boš ponovljiva poročila z R Markdown in gradil/-a interaktivne nadzorne plošče s paketom Shiny[l]. Napredne teme vključujejo funkcijsko programiranje s paketom purrr, nadzor različic s sistemom Git in strojno učenje s paketom tidymodels.

Kako praktično študirate Tečaj RStudio

Kako vadite Tečaj RStudio

Za vas, ki ste podjetje in želite usposobiti svojo ekipo

Na Dedika za podjetja je tečaj prilagojen z vajami in primeri iz vašega lastnega poslovanja, tako kot vaša podjetja potrebujejo.

Kliknite tukaj

Vsebina tečaja

8 Poglavji • 40 Uč lekcijeTrajanje med 4 in 360 urami (vi se odločite)

Poglavje 1Poglej podrobnosti

Uvod v RStudio

Uč lekcija 1 • Namestitev R in RStudio
Obravnava prenos in konfiguracijo R in RStudio v glavnih operacijskih sistemih. Vzpostavi delovno okolje, potrebno za vse nadaljnje vaje.
Uč lekcija 2 • Premikanje po vmesniku RStudio
Predstavi štiri glavne podokna in njihove funkcije v RStudio. Omogoči učinkovit delovni tok z obvladovanjem prilagajanja postavitve in uporabe podoken.
Uč lekcija 3 • Pisanje in izvajanje skript R
Uči ustvarjanje, shranjevanje in izvajanje datotek s skriptami v R. Povezuje navade skriptiranja s ponovljivimi in organiziranimi delovnimi tokovi analize podatkov.
Uč lekcija 4 • Pridobivanje pomoči v RStudio
Prikaže vgrajena orodja za pomoč, iskanje dokumentacije in vire skupnosti. Udeležencem omogoči, da med tečajem samostojno odpravljajo težave.
Uč lekcija 5 • Razumevanje osnov skladnje R
Pojasni osnovno skladnjo R, vključno s prirejanjem, operatorji in klici funkcij. Zagotovi slovnično osnovo, potrebno za pisanje veljavne kode R.

Poglavje 2Poglej podrobnosti

Podatkovni tipi in strukture v R

Uč lekcija 1 • Delo z vektorji
Uči ustvarjanje, indeksiranje in delovanje na atomskih vektorjih. Vektorji so temeljni gradnik vseh podatkovnih struktur v R.
Uč lekcija 2 • Seznami in ugnezdene strukture
Pojasni sezname kot prilagodljive vsebnike za mešane podatkovne tipe. Pripravi udeležence na ravnanje s kompleksnimi, hierarhičnimi podatki, ki so pogosti v resničnih projektih.
Uč lekcija 3 • Skalarni podatkovni tipi v R
Obravnava številske, celoštevilske, znakovne, logične in kompleksne tipe. Razumevanje tipov preprečuje napake pri prisilnem pretvarjanju pri kasnejših nalogah obdelave podatkov.
Uč lekcija 4 • Matrike in polja
Uvede dvodimenzionalne matrike in večdimenzionalna polja. Gradi veščine za numerično računanje in strukturirano predstavitev podatkov.
Uč lekcija 5 • Podatkovni okvirji in tibble
Obravnava podatkovni okvir kot glavno tabelarično strukturo v R in uvede tibble. Udeleženci lahko sestavljajo in pregledujejo pravokotne nabore podatkov, pripravljene za analizo.

Poglavje 3Poglej podrobnosti

Uvažanje in izvažanje podatkov

Uč lekcija 1 • Uvažanje JSON in spletnih podatkov
Prikaže paketa jsonlite in httr za branje odgovorov JSON in API. Širi dostop do podatkov na sodobne spletne in delno strukturirane vire.
Uč lekcija 2 • Izvažanje podatkov in rezultatov
Obravnava write.csv(), writexl in saveRDS za shranjevanje izhodov. Zagotovi, da lahko udeleženci deležnikom dostavijo čiste, ponovljive podatkovne izdelke.
Uč lekcija 3 • Branje datotek CSV in besedilnih datotek
Uči funkcije read.csv(), read.table() in readr za ploščate datoteke. Vzpostavi najpogostejši delovni tok vnosa podatkov, ki se uporablja v praksi.
Uč lekcija 4 • Povezovanje s podatkovnimi bazami
Uvede paketa DBI in odbc za poizvedovanje po relacijskih podatkovnih bazah. Udeležencem omogoči dostop do podjetniških virov podatkov neposredno iz RStudio.
Uč lekcija 5 • Uvažanje podatkov iz Excela in preglednic
Obravnava paketa readxl in openxlsx za vnos datotek iz Excela. Obravnava razširjeno uporabo preglednic kot primarnega vira podatkov.

Poglavje 4Poglej podrobnosti

Obdelava podatkov s paketi dplyr in tidyr

Uč lekcija 1 • Ravnanje z manjkajočimi podatki
Obravnava odkrivanje, odstranjevanje in nadomeščanje manjkajočih vrednosti v podatkovnih okvirjih. Prepreči nadaljnje napake, ki jih v cevovodih za analize povzročajo vrednosti NA.
Uč lekcija 2 • Spajanje in združevanje podatkovnih okvirjev
Pojasni leve, desne, notranje in polne spoje z uporabo funkcij spajanja dplyr. Gradi zmožnost združevanja podatkov iz več virov v en nabor podatkov.
Uč lekcija 3 • Preoblikovanje podatkov s paketom tidyr
Prikaže pivot_longer() in pivot_wider() za urejeno preoblikovanje podatkov. Urejena struktura je potrebna za večino funkcij vizualizacije in modeliranja.
Uč lekcija 4 • Temeljni glagoli paketa dplyr
Uči filter(), select(), mutate(), arrange() in summarize(). Teh pet glagolov obravnava večino nalog preoblikovanja podatkov v resničnem svetu.
Uč lekcija 5 • Združevanje v skupine in agregacija
Obravnava group_by() v kombinaciji s summarize() za delovne tokove razdeli-uporabi-združi. Omogoči izračun statistike na ravni skupin, ki je bistvena za poročanje.

Poglavje 5Poglej podrobnosti

Vizualizacija podatkov s paketom ggplot2

Uč lekcija 1 • Pogoste vrste grafikonov
Obravnava razsevne diagrame, stolpčne diagrame, histograme in škatlaste diagrame. Ujemanje vrste grafikona s podatkovnim tipom je temeljna veščina sporočanja podatkov.
Uč lekcija 2 • Shranjevanje in izvoz grafikonov
Obravnava ggsave() z možnostmi formata, ločljivosti in velikosti za izvoz. Zagotovi, da grafikoni ustrezajo standardom kakovosti za poročila, predstavitve in publikacije.
Uč lekcija 3 • Fasetiranje in večpanelski grafikoni
Prikaže facet_wrap() in facet_grid() za vizualizacije z majhnimi večkratniki. Fasetiranje razkrije vzorce na ravni skupin, ne da bi obremenilo en sam grafikon.
Uč lekcija 4 • Prilagajanje tem in oznak
Uči oznake osi, naslove, legende in vgrajene teme za uglajen izhod. Prilagajanje pretvori surove grafikone v profesionalne, za občinstvo pripravljene vizualizacije.
Uč lekcija 5 • Osnove slovnice grafike
Uvede večplastno slovnico: podatki, estetike in geometrije. Razumevanje tega okvira je bistveno za sestavljanje katerega koli grafikona v ggplot2.

Poglavje 6Poglej podrobnosti

Statistična analiza v R

Uč lekcija 1 • Testiranje hipotez
Obravnava t-teste, test hi-kvadrat in ANOVA za primerjavo skupin. Udeleženci izberejo ustrezen test glede na podatkovni tip in raziskovalno vprašanje.
Uč lekcija 2 • Korelacijska analiza
Uči Pearsonove in Spearmanove korelacijske koeficiente ter teste značilnosti. Korelacija kvantificira linearne in monotone povezave med spremenljivkami.
Uč lekcija 3 • Opisna statistika
Izračuna mere centralne tendence, razpršenosti in oblike porazdelitve. Opisni povzetki so izhodišče za vsako kvantitativno analizo.
Uč lekcija 4 • Večkratna regresija in izbira modela
Razširi regresijo na več napovednikov in uvede merila za primerjavo modelov. Udeleženci gradijo varčne modele, ki uravnotežijo prileganje in kompleksnost.
Uč lekcija 5 • Preprosta linearna regresija
Gradi in interpretira preproste linearne modele z uporabo lm(). Regresija poveže zvezni izid z enim napovednikom s kvantificirano negotovostjo.

Poglavje 7Poglej podrobnosti

R Markdown in ponovljivo poročanje

Uč lekcija 1 • Oblikovanje tabel v poročilih
Demonstrates knitr::kable() and kableExtra for styled, publication-ready tables. Well-formatted tables communicate data summaries more effectively than raw output.
Uč lekcija 2 • Parametrizirana poročila
Uči parametre YAML in render() za generiranje več različic poročila. Parametrizacija avtomatizira izdelavo poročil za različne podskupine ali časovna obdobja.
Uč lekcija 3 • Izpis v PDF in Word
Konfigurira izhod PDF na osnovi LaTeX in predloge dokumentov Word. Ujemanje izhodnega formata z organizacijskimi standardi zagotavlja sprejemljivost za deležnike.
Uč lekcija 4 • Uvod v R Markdown
Pojasni strukturo datoteke R Markdown, glavo YAML in postopek pletenja. Ponovljivo poročanje odpravi ročne napake kopiraj-prilepi v analitičnih izdeltkih.
Uč lekcija 5 • Vdelovanje kode in izhodov
Obravnava možnosti koščkov kode za nadzor izhodov, opozoril in velikosti slik. Natančen nadzor koščkov določa, kaj bralci vidijo v končnem dokumentu.

Poglavje 8Poglej podrobnosti

Napredne tehnike programiranja v R

Uč lekcija 1 • Funkcijsko programiranje s paketom purrr
Uči map(), map_df() in walk() za uporabo funkcij na seznamih. Funkcijska iteracija nadomesti nagnjene k napakam zanke for z berljivo, predvidljivo kodo.
Uč lekcija 2 • Razhroščevanje in ravnanje z napakami
Uvede tryCatch(), browser() in traceback() za diagnosticiranje napak v kodi. Zanesljivo ravnanje z napakami prepreči tihe napake v produkcijskih analiznih cevovodih.
Uč lekcija 3 • Nadzorni tok in pogojni stavki
Pojasni if/else, switch(), zanke for in zanke while v R. Strukture nadzornega toka omogočajo dinamično, od pogojev odvisno vedenje programa.
Uč lekcija 4 • Pisanje funkcij po meri
Obravnava skladnjo funkcij, argumente, privzete vrednosti in vrnjene vrednosti. Funkcije po meri odpravijo podvajanje kode in vsiljujejo dosledno logiko v skriptah.
Uč lekcija 5 • Optimizacija zmogljivosti
Obravnava profiliranje s profvis, vektorizacijo in data.table za hitrostne izboljšave. Optimizirana koda obravnava velike nabore podatkov v sprejemljivih časovnih omejitvah.

Certifikacija

Vaš veljaven certifikat o zaključku

Ta tečaj je namenjen vam:

Poslovni analitiki: pripravljeni preseči omejitve preglednic in preiti na razširljiva podatkovna orodja.
Podiplomski študenti: potrebujejo ponovljive raziskovalne delovne tokove za magistrsko ali doktorsko delo.
Tržni strokovnjaki: želijo analizirati podatke kampanj brez zanašanja na druge ekipe.
Zdravstveni raziskovalci: iščejo način za neposredno uporabo statističnih metod na kliničnih podatkovnih nizih.
Karierni prehajalci: gradijo strokovne kompetence za vstop na trg dela na področju podatkov in analitike.
Finančni analitiki: želijo avtomatizirati poročanje in učinkoviteje obdelovati večje podatkovne nize.

Kaj pravijo naši učenci

Vaše predavanja so popolna. Kupil sem enoletni paket in končno imam priložnost spremljati različne teme, ki me zanimajo, ne da bi moral menjati platformo... hvala za vse, kar počnete, že sem vas priporočil drugim ljudem...