Курсы yazyk-r

Земляной Студент НТУУ ``КПИ``, факультет Электроники Обучался на курсах Cisco и Linux в Академии на CCNA R&... Курсы Cisco CCNP Enterprise позволяют поднять уровень знаний в области сетевой инженерии до звания Professional. Обновленная программа, включающая в себя CCNP Routing & Switching, CCNP Wireless и CCDP. Для опытных специалистов в сфере ИТ, которые точно знают, каких карьерных высот хотят достичь. Возможность стать профессиональным сетевым инженером в крупной международной компании и поднять уровень жизни на небывалую высоту.

analysis (FMEA), measurement system analysis (MSA) and gauge repeatability and reproducibility (GR&R)... Курс вводить студентів до різноманітних інфекційних захворювань за допомогою підходу, орієнтованого на пацієнта та базований на історіях. За допомогою ілюстрованих коротких відео, студенти будуть слідкувати за перебігом кожного захворювання пацієнта, від початкової презентації до відновлення. Інтегруючи відповідну мікробіологію, патофізіологію та імунологію, цей курс має на меті залучити студентів до майбутніх досліджень в галузі мікробіології, імунології та інфекційних захворювань. Відео, орієнтовані на пацієнта, включені в цей курс, були створені в рамках ініціативи Переосмислення медичної освіти, яку очолює Чарльз Пробер, доктор медицини, старший асоційований декан медичної освіти в Медичній школі Стенфорду.

You will analyze multiple data sets using recipes given to you in the R statistical programming language... Цей курс допоможе вам поглибити знання про Six Sigma та розширити свої знання про основні компоненти зеленого пояса Six Sigma та Lean. Навички Six Sigma широко шукаються роботодавцями як національно, так і міжнародно. Ці навички доведено, що допомагають покращувати бізнес-процеси та продуктивність. Цей курс дозволить вам глибше вивчити принципи та інструменти, пов'язані з фазами "Покращення" та "Контроль" структури DMAIC Six Sigma.

У цьому курсі ви дізнаєтеся, як проектувати експерименти з орієнтацією на користувача, як запускати такі експерименти та як аналізувати дані з цих експериментів, щоб оцінювати та підтверджувати користувацький досвід. Ви будете працювати з реальними прикладами експериментів з UX, IxD та HCI, розуміючи проблеми в проектуванні та аналізі експериментів. Ви будете аналізувати кілька наборів даних, використовуючи рецепти, надані вам у мові програмування R - не потрібен жоден попередній досвід програмування, але вам потрібно буде читати, розуміти та змінювати фрагменти коду, які надаються вам. По закінченні курсу ви зможете знати, як проектувати, запускати та аналізувати власні експерименти, які дають статистичну вагу вашим дизайнам.

Цей курс вводить байєсівський підхід до статистики, починаючи з концепції ймовірності та переходячи до аналізу даних. Ми дізнаємося про філософію байєсівського підходу, а також про те, як його реалізувати для типів даних, що зустрічаються найчастіше. Ми порівняємо байєсівський підхід з більш поширеним частотним підходом та побачимо деякі переваги байєсівського підходу. Зокрема, байєсівський підхід дозволяє краще враховувати невизначеність, результати мають більш інтуїтивне та інтерпретоване значення та більш явні висловлення припущень. Цей курс поєднує відеолекції, демонстрації на комп'ютері, читання, вправи та форуми для створення активного навчального досвіду. Для обчислень ви можете використовувати Microsoft Excel або вільно доступний статистичний пакет R, з еквівалентним вмістом для обох варіантів.

Цей курс допоможе вам підготуватися до проходження всіх частин Спеціалізації з клінічної науки про дані. Ви дізнаєтеся, як створюються клінічні дані, який формат мають ці дані та які етичні та правові обмеження на них існують. Ви також навчитеся достатньо навичок програмування SQL та R, щоб здати всю Спеціалізацію - навіть якщо ви початківець у програмуванні. Під час проходження курсу ви матимете доступ до реального клінічного набору даних та безкоштовного онлайн-обчислювального середовища для науки про дані, яке надає наш партнер з промисловості - Google Cloud. Після завершення курсу ви будете готові розпочати свій навчальний шлях у галузі клінічної науки про дані, дізнавшись, як брати дані, створені системою охорони здоров'я, та покращувати здоров'я пацієнтів майбутнього.

У світі, де великі дані визначають багато речей, важливо розуміти, як можна отримати цінну інформацію з великих обсягів даних. Крім того, важливо використовувати інформацію на повну потужність. Це вимагає не тільки отримання цінної інформації з даних, але й ефективної комунікації отриманої інформації. Спеціалізація Business Data Management and Communication розроблена з урахуванням цих трьох аспектів - розуміння даних, отримання цінної інформації та ефективної комунікації. Курси в цій спеціалізації будуть фокусуватися на роботі з великими обсягами даних, комунікації даних та аналізу інформації. Ви навчитеся обробляти дані за допомогою R та RStudio. Ви також дослідите взаємодію між бізнес-принципами та аналітикою даних. Оцініть унікальні економічні, бухгалтерські та правові характеристики інформації. Розумійте та застосовуйте методи для створення широкої та трансформаційної бізнес-вигоди з наявних активів інформації. Визначте та адаптуйте традиційні принципи та практики управління активами до покращеного управління активами інформації.

We have all heard the phrase “correlation does not equal causation.” What, then, does equal causation? This course aims to answer that question and more! Over a period of 5 weeks, you will learn how causal effects are defined, what assumptions about your data and models are necessary, and how to implement and interpret some popular statistical methods. Learners will have the opportunity to apply these methods to example data in R (free statistical software environment). At the end of the course, learners should be able to: 1. Define causal effects using potential outcomes 2. Describe the difference between association and causation 3. Express assumptions with causal graphs 4. Implement several types of causal inference methods (e.g. matching, instrumental variables, inverse probability of treatment weighting) 5. Identify which causal assumptions are necessary for each type of statistical method So join us....

Ця спеціалізація поєднує силу 4 різних курсів з нейронауки в єдиному навчальному досвіді. Вона викладається університетом Джонса Хопкінса і починається з основних концепцій нейронауки для нейроімеджингу. Методи нейроімеджингу все частіше використовуються в клінічній практиці та базових дослідженнях. Починаючи з нейроанатомії мозку, вона переходить до принципів нейроімеджингу, включаючи експериментальний дизайн в нейроімеджингу, функціональну зв'язковість МРТ, дифузійну тензорну зображення та спектроскопічне зображення. Спеціалізація продовжується двома курсами, які фокусуються на функціональній магнітно-резонансній томографії, одній з найбільш широко використовуваних технік для дослідження живого, функціонуючого людського мозку, коли люди виконують завдання та досвідчують психічні стани, і є точкою збігу для багатодисциплінарної роботи. Дізнайтеся про дизайн даних фМРТ, їх структуру та отримання. Ознайомтеся з артефактами фМРТ та типами шуму. Навчіться читати / записувати зображення мозку у форматі NIfTI. Дізнайтеся про магнітно-резонансну спектроскопію. Експериментуйте з нейронауками, R-програмуванням, обробкою зображень, статистикою, статистичним аналізом, статистичними моделями, попереднім процесором мозку та неврологією.

модель поліноміальної регресії дізнаєтесь, як оцінювати якість моделі за допомогою метрик MAE, MAPE, R-squared... Курс про те, як замість повільного та обмеженого у функціоналі Excel почати використовувати Python та його сучасні бібліотеки для вирішення завдань аналізу даних та Data Science. Курс підійде тим, хто вже знайомий із синтаксисом Python, але раніше не використовував Python для аналізу даних. На курсі ми розглянемо як зручно обробляти дані в Python, будувати візуалізації, навчати прості моделі для прогнозування та класифікації, вирішувати завдання кластеризації та зменшення розмірності. Випускники курсу будуть вміти проходити повний цикл Data Science задачі від завантаження даних та їх обробки, до аналізу результатів моделі з використанням Python.

. — Chelsea R.... Цей курс введе студента до основ середовища програмування Python, включаючи фундаментальні техніки програмування Python, такі як лямбда-функції, читання та маніпулювання csv-файлами та бібліотекою numpy. Курс введе техніки маніпулювання та очищення даних за допомогою популярної бібліотеки для науки про дані pandas, та введе абстракцію серії та фрейму даних як центральних структур даних для аналізу даних, разом з навчанням, як ефективно використовувати функції, такі як groupby, merge та pivot tables. По закінченні курсу студенти зможуть брати табличні дані, очищувати їх, маніпулювати та проводити базовий інферентний статистичний аналіз.

апостроф) • Command +  ‘ (апостроф) Показать в Проводнике (только в модулях Library и Develop) Ctrl + R... Обработка фотографий инструментами Adobe Lightroom Classic – эта задача на курсе решается с нуля до уровня уверенного пользователя за 7 уроков по 2,5 часа + 18 часов видео-записи для домашней работы студентов. Доступ у видео сохраняется пожизненно. Обучение online позволит каждому почти индивидуально общаться с преподавателем, видеть его экран, перечитывать презентации, пересматривать самые важные видео-записи, выполнять e-тесты, задавать вопросы. Зайти в онлайн-класс можно проживая в любом городе Мира. На курсе вам потребуется компьютер, мышка, наушники. Также мы рекомендуем установить Lightroom Classic «План для фотографа» Lightroom Classic + Photoshop для ПК»

This course provides a rigorous introduction to the R programming language, with a particular focus... Курс присвячений вивченню принципів функціонування нейронів та їх мереж, а також процесів, що лежать в основі навчання та пам'яті. Ви дізнаєтеся про спроби реалістичного моделювання великих кортикальних мереж на комп'ютері, а також про процеси, пов'язані з сприйняттям, когнітивними функціями та емоціями в мозку. Курс також розглядає майбутнє досліджень мозку, включаючи питання про зв'язок між мозком та мистецтвом, свідомістю та вільною волею.

Write R code to manipulate and tidy data including: selecting columns, filtering rows, and joining data... Курс Kinematics надає опис та передбачення руху тіл у 3D-просторі, що є важливим для забезпечення безпеки та ефективності космічних місій. Курс охоплює вступ до кінематики частинок, глибоке дослідження кінематики твердих тіл у двох частинах та закінчується оглядом алгоритмів визначення статичної орієнтації тіл у просторі. Після проходження курсу ви зможете...

У цьому курсі ви отримаєте вступ до основних інструментів та ідей у наборі дата-науковця. Курс надає огляд даних, питань та інструментів, з якими працюють аналітики та дата-науковці. Курс має дві складові. Перша концептуальний вступ до ідей, як перетворити дані на дієві знання. Друга практичний вступ до інструментів, які будуть використовуватися в програмі, таких як контроль версій, markdown, git, GitHub, R та RStudio.