Obierz kurs na sprawniejsz analiz danychW dobie rozwoju technologii informatycznych i bazodanowych firmy gromadz coraz wicej danych zwizanych z rnymi obszarami funkcjonowania przedsibiorstwa. Praca z danymi powoli staje si codziennoci dziaw marketingu i sprzeday, w ktrych konieczna okazuje si umiejtno szybkiego analizowania masowych informacji dotyczcych profilu i zachowa klientw, rde ruchu na stronach WWW czy produktw przynoszcych najwiksze przychody w danym kanale dystrybucji. Kto potrafi byskawicznie przetworzy te dane i wycign z nich trafne wnioski, ten zyskuje przewag konkurencyjn. Nic dziwnego, e rynek pracy jak gbka chonie specjalistw w zakresie analizy oraz wizualizacji danych. Sprzymierzecem w tych dziaaniach jest program R, czyli rodowisko do oblicze statystycznych, oraz wsppracujce z nim R-Studio, stanowice zestaw narzdzi do odzyskiwania danych utraconych z wewntrznych i zewntrznych nonikw. Umiejtno sprawnego posugiwania si tym oprogramowaniem pozwala w bardzo elastyczny i indywidualny sposb przeprowadza niezwykle zaawansowane analizy oraz profesjonalne wizualizacje danych. Co istotne, praca z nimi nie wymaga posiadania duej wiedzy z dziedziny programowania skupia si przede wszystkim na problemach stricte zwizanych z analiz. Niniejszy kurs video pozwala na szybkie rozpoczcie samodzielnego dziaania w R-Studio i pokazuje moliwoci, jakie oferuje rodowisko R.W trakcie niniejszego kursu video: Zobaczysz, na czym polega obrbka danych i jak zautomatyzowa ten proces. Przeprowadzisz obliczenia statystyczne na zbiorach danych, a nastpnie je zautomatyzujesz. Zapoznasz si z zagadnieniem modelowania statystycznego. Bdziesz wizualizowa dane, wyniki oraz uzyskasz wykresy statystyczne. Co wicej. Nauczysz si wykonywa aplikacj webow dla powyszych czynnoci. Analiza danych w rodowisku R. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce koczy si na poziomie podstawowym. Jego suchacz zdobdzie bazow wiedz z obszaru statystyki opisowej oraz pracy w rodowisku R i narzdziu R-Studio, dziki czemu bdzie w stanie samodzielnie j rozwija. Witaj w programie RProgram, rodowisko albo jeszcze inaczej jzyk R to oprogramowanie typu open source, co oznacza, e rozwijaj go sami uytkownicy, a korzystanie z niego jest nieodpatne. Wsppracuje z komputerami zarwno z Linuksem, jak i z Windowsem oraz macOS. Dostarcza szerok gam technik statystycznych (takich jak modelowanie liniowe i nieliniowe, klasyczne testy statystyczne, analiza szeregw czasowych, klasyfikacja czy grupowanie) oraz graficznych. Powszechnie korzysta si z niego w biznesie, bioinformatyce czy medycynie do bada klinicznych. Jest na tyle popularny, e producenci komercyjnych pakietw statystycznych (na przykad SAAS lub Statistica) oferuj dedykowane mechanizmy, dziki ktrym ich oprogramowanie wsppracuje z R.Dowiedz si, czym jest i jak dziaa pakiet RKurs, dziki ktremu opanujesz podstawy pracy z jzykiem R oraz narzdziem R-Studio, trwa cztery godziny. W tym czasie dowiesz si, czym jest rodowisko R i R-Studio i jak je zainstalowa na swoim komputerze. Poznasz skadni programu R: rodzaje obiektw, wymuszanie typu zmiennej, wektor, macierz, list faktor, ramk danych data. frame, dziaania wektorowe, if oraz ptl. Bdziesz manipulowa danymi wczytywa je, agregowa, filtrowa, sortowa i czy. Wykonasz analiz danych i poznasz przy tym kolejne pojcia: zmienn losow, jej rozkad i wybrane rozkady, korelacj i regresj oraz analiz szeregu czasowego (dekompozycja, rednia ruchoma, prognozowanie). Zobaczysz podstawowe wykresy wykonywane w technice tradycyjnej, dowiesz si, na czym polega formatowanie i personalizacja wykresu, poznasz nowoczesne wykresy z pakietem ggplot2, htmlwidgets i mapy z ggplot. Zaznajomisz si rwnie z budow webowej aplikacji R Shiny. Tylko dla wtajemniczonychOsoba korzystajca z programu R moe zajmowa si wszystkim, co dotyczy danych i ich obrbki, analiz statystycznych czy wizualizacji. Poszerzajc samodzielnie zakres wiedzy, bdzie potrafia budowa modele statystyczne bazujce na zmiennych losowych i ich rozkadach, wykonywa na wasne potrzeby rnego rodzaju symulacje, tworzy modele predykcyjne i inne eksperymenty w ramach uczenia maszynowego oraz automatyzowa wymienione czynnoci.
