Курсы yazyk-r

Ця спеціалізація охоплює основні інструменти та техніки науки про дані, включаючи отримання, очищення та дослідження даних, програмування на R та проведення відтворюваного дослідження. Студенти, які успішно завершать цю спеціалізацію, будуть готові взяти на себе спеціалізацію з науки про дані: статистики та машинного навчання, в якій вони створюють продукт на основі реальних даних. П'ять курсів у цій спеціалізації є тими ж курсами, що складають першу половину спеціалізації з науки про дані. Ця спеціалізація пропонується для студентів, які хочуть розпочати та завершити основну частину навчального плану спочатку, перш ніж переходити до більш складних тем в науці про дані: статистики та машинного навчання. Використовуйте R для очищення, аналізу та візуалізації даних. Навчитесь задавати правильні запитання, отримувати дані та проводити відтворюване дослідження. Використовуйте GitHub для управління проектами з науки про дані. Налаштуйте R, R-Studio, Github та інші корисні інструменти.

Цей курс вводить вас у вибіркове дослідження та аналіз даних, а також в основи теорії ймовірностей та правило Байєса. Ви досліджуватимете різні типи методів вибірки та обговорюватимете, як такі методи можуть впливати на обсяг висновків. Будуть розглянуті різні методи експлораторного аналізу даних, включаючи числові статистичні характеристики та базову візуалізацію даних. Ви будете керуватися встановленням та використанням R та RStudio (безкоштовного статистичного програмного забезпечення) та використовуватимете це програмне забезпечення для лабораторних вправ та завершального проекту. Концепції та техніки, що вивчаються в цьому курсі, служитимуть будівельними блоками для курсів інференції та моделювання в Спеціалізації.

Дізнайтеся про ключові концепції статистики, такі як вибірка, невизначеність, варіація, відсутні значення та розподіли, та навчіться аналізувати набори даних, що охоплюють деякі великі виклики громадського здоров'я, використовуючи R, один з найбільш поширених та універсальних безкоштовних програмних пакетів. Ви дізнаєтеся, як сформулювати та перевірити гіпотези, а також як застосовувати відповідні методи для формулювання та дослідження статистичних зв'язків між змінними в наборі даних. Вивчіть навички статистичного аналізу, які можна застосовувати в галузі громадського здоров'я.

Цей курс покриває продвинуті теми в програмуванні на R, які необхідні для розробки потужних, надійних та повторно використовуваних інструментів науки про дані. Серед тем, що розглядаються, функціональне програмування в R, надійна обробка помилок, об'єктно-орієнтоване програмування, профілювання та бенчмаркінг, налагодження та правильне проектування функцій. Після завершення цього курсу ви зможете ідентифікувати та абстрагувати загальні задачі аналізу даних та інкапсулювати їх у функції, які користувачі можуть використовувати. Оскільки кожне середовище науки про дані зіткнувається з унікальними викликами даних, завжди є потреба у розробці спеціального програмного забезпечення, специфічного для місії вашої організації. Ви також зможете визначити нові типи даних в R та розробити всесвіт функціональності, специфічний для цих типів даних, щоб забезпечити більш чисте виконання задач науки про дані та сильнішу повторну використовуваність в команді.

Цей курс надає строге введення до мови програмування R, з особливим акцентом на використанні R для розробки програмного забезпечення в настанові науки про дані. Незалежно від того, чи ви є частиною команди науки про дані, чи працюєте індивідуально в спільноті розробників, цей курс дозволить вам отримати знання R, необхідні для корисних внесків в цих настановах. Як перший курс у Спеціалізації, курс надає необхідну основу R для наступних курсів. Ми охоплюємо основні концепції R та основи мови, ключові концепції, такі як охайні дані та пов'язані з ними інструменти "tidyverse", обробка та маніпулювання складними та великими наборами даних, робота з текстовими даними та основні завдання науки про дані. Після завершення цього курсу учні матимуть вміння працювати з R консоллю та зможуть створювати охайні набори даних з різних джерел даних.

У курсі ви навчитеся програмувати на мові R та використовувати її для ефективного аналізу даних. Ви дізнаєтеся, як встановити та налаштувати необхідне програмне забезпечення для статистичного програмування, описати загальні концепції мов програмування, такі як вони реалізовані в статистичній мові високого рівня. Курс охоплює практичні питання статистичного обчислення, включаючи програмування на R, читання даних в R, доступ до пакетів R, написання функцій на R, налагодження, профілювання коду R та організацію та коментування коду R. Теми статистичного аналізу даних нададуть робочі приклади.

Курс описує використання мови програмування R та відповідного пакету для обробки та аналізу нейроімеджингових даних. Ми зосереджуємося на структурних магнітно-резонансних зображеннях (MRI), які є доступними для загального використання. Ми обговорюємо концепції, такі як корекція нерівномірності, реєстрація зображень та їх візуалізація.

Использует в работе SQL, BQ, Tableau, R, Python и может об этом рассказать.... Набридло постійно кликати аналітика чи розробника, коли потрібно отримати дані для аналізу? А тепер уявіть, що ви можете самостійно та максимально швидко отримати необхідну інформацію з БД для складання звіту, аналітики, ефективної комунікації з клієнтом чи перевірки гіпотези. І вам не потрібно писати ТЗ, ставити таску і чекати доки до з нею почнуть працювати ... SQL Time за 4 воркшопи допоможе вам втілити цю мрію в реальність.

Цей курс навчить вас розраховувати дохід портфеля цінних паперів, а також кількісно оцінювати ринковий ризик цього портфеля, що є важливою навичкою для фінансових аналітиків ринку в банках, хедж-фондах, страхових компаніях та інших фінансових послуг та інвестиційних фірмах. Використовуючи мову програмування R з Microsoft Open R та RStudio, ви будете використовувати два основні інструменти для розрахунку ринкового ризику акційних портфелів: Value-at-Risk (VaR) та Expected Shortfall (ES). Для виконання завдань цього курсу вам потрібен початковий рівень розуміння мови програмування R.

Цей курс є практичним і призначений для тих, хто вже вивчив статистичне мислення та лінійну регресію. Курс допоможе зрозуміти особливості застосування логістичної регресії в галузі громадського здоров'я, де дані можуть бути складними та потребують спеціальної уваги. На прикладі даних про пацієнтів з діабетом ви навчитеся застосовувати логістичну регресію в R та інтерпретувати її результати. Крім того, ви дізнаєтеся, як оцінювати модельні припущення та як оцінювати роль випадковості та упередженості в аналізі даних.

Курс навчить вас запускати аналіз виживання або «час до події», пояснюючи, що означають звичні, але обманливі терміни, такі як небезпека та цензурування, які мають конкретні значення в цьому контексті. Використовуючи популярне та абсолютно безкоштовне програмне забезпечення R, ви дізнаєтеся, як взяти набір даних з нуля, імпортувати його в R, запустити основні описові аналізи, щоб дізнатися про особливості та недоліки даних, та перейти від графіків Каплана-Мейєра до множинної регресії Кокса. Ви будете використовувати дані, симульовані з реальних, марних даних на рівні пацієнтів для пацієнтів, які були госпіталізовані з серцевою недостатністю, та дізнаєтеся, як досліджувати, які фактори передбачають їх наступну смертність. Запустіть графіки Каплана-Мейєра та регресію Кокса в R та інтерпретуйте вивід|Студенти з попередніми знаннями зі статистики та лінійної регресії|Запуск аналізу виживання, використовуючи R Опис даних, використовуючи описову статистику та прості графічні методи як необхідний перший крок для більш складного аналізу|Вибір множинної регресійної моделі|Запуск графіків Каплана-Мейєра та регресії Кокса в R та інтерпретація виводу|Опис даних, використовуючи описову статистику та прості графічні методи як необхідний перший крок для більш складного аналізу Used tokens: 1215, Answer: "https://www.coursera.org/specializations/effective-communication

Курс навчить створювати статистичні моделі, які описують, як фактори пацієнта та навколишнього середовища впливають на шанси захворіти. Ви дізнаєтеся, як створювати такі моделі з нуля, починаючи зі знайомства з кореляцією та лінійною регресією, перевірки та імпортування даних, а потім показує, як побудувати моделі. Використовуючи приклад респіраторної хвороби, ці моделі описують, як фактори пацієнта та інші фактори впливають на результати, такі як функція легенів.

Для опытных и начинающих ИТ-специалистов, которые хотят систематизировать знания и повысить свою квалификацию по сетевым технологиям, получить обновленный индустриальный сертификат Cisco CCNA (CCNA R&S, CCENT) и выйти на новый уровень качества жизни

Будь-яке вивчення науки про дані починається з розуміння чим є насправді дані. Математична статистика та найбільш сучасна і популярна мова програмування R - це базовий інструментарій, яким повинен володіти будь-хто в галузі науки про дані. Даний курс присвячений основам отримання результатів, які ґрунтуються на статистичному виведенні. В якості практичної складової використовується мова R. Це є базовий курс для майбутніх аналітиків. Курс «Аналіз даних та статистичне виведення на мові R» виготовлено в межах "Ініціативи з розвитку аналітичних центрів в Україні", яку виконує МФ «Відродження» у партнерстві з Фондом розвитку аналітичних центрів (TTF) за фінансової підтримки посольства Швеції в Україні. Думки та позиції викладені в цьому курсі є позицією автора та необов'язково відображають позицію уряду Швеції.

Этот курс — пошаговая инструкция по разработке стратегии развития интернет-бизнеса. Вы получите digital-инструменты, с которыми привлечете новых клиентов и увеличите конверсию в продажу. Выбирать подходящие IT-платформы, формировать маркетинговые цели и анализировать ключевые показатели вас научит Алексей Шелухин — Head of e-Commerce R&D в Imperia Holding.