ОСТАВЬ СВОИ ДАННЫЕ
и мы свяжемся с тобой в ближайшее время!
ЗАПОЛНИ ФОРМУ НИЖЕ
чтобы записаться на пробное занятие "Курс R for Data Science"

Курс R for Data Science в Харькове

Курс научит использовать R для работы с большими данными
Старт обучения
12 занятий
Уточняйте
в администрации
7000 грн
КОГДА
СКОЛЬКО
ЦЕНА
2-3 раза в неделю
с 19:00 до 22:00
R for Dat
Для юр. лиц цена указана без НДС
*скидка применяется только для новых заявок
ТРЕБОВАНИЯ К СТУДЕНТАМ:
1
Знание основ программирования
циклы, написания собственных функций
2
Базовые знания из типов данных
понимание различий между шкалами, сути и специфики различных типов данных
3
Знание основ теории вероятностей и статистики
понимание сути мода, медиана, математическое ожидание, нормальное распределение, дисперсия, перцентиль, доля
4
Наличие ноутбука для занятий в аудиториях
ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ
Вступление в работу с данными на R, основные проблемы Data Science
  • Вступление в Data Science
  • Знакомство со средой программирования R
Base R и базовые понятия статистического анализа
  • Переменные и шкалы, в которых они измеряются
  • Описательные статистики
  • Зависимости между переменными
  • Практическая часть
Манипуляции с данными в R, библиотеки tidyverse
  • Apply-family функции в R
  • Фильтрация и агрегация данных в dplyr
  • Long & wide форматы таблиц, их преобразования в библиотеке tidyr
  • Работа с time series
  • Практическая часть
Визуализация данных в R
  • ggplot2 - grammar of graphics
  • Интерактивная графика в R
Работа с системой контроля версий
Модели регрессии
  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Генерализованные линейные модели
  • Проблема регуляризации регрессионных моделей
  • Практическая часть
Модели опорных векторов и Наивный Байес
  • Типы классификаторов
  • Работа с библиотеками e1071 и kernlab
  • Метрики качества моделей множественной классификации
  • Байесовская вероятность
  • Имплементация наивного байесовского классификатора в caret
Древовидные модели, ансамбли
  • CART
  • Random forest
  • Boosting
  • Подбор гиперпараметрив в моделях с бустингом
  • Практическая часть
Кластеризация
  • Проблема кластеризации
  • k-means
  • Иерархический кластерный анализ
Уменьшение размерности
  • Анализ (PCA)
  • Кореспонденс анализ
Выбор и диагностика моделей
  • Проблема выбора оптимальной метрики для модели
  • Систематическая и случайная ошибки модели
  • Диагностика переобучение и недонавчання модели
Развертывание и презентация моделей
  • Автоматизация работы моделей
  • Автоматизация репортов
Практикум по пути улучшения качества моделей
  • Презентация и обсуждение курсовых проектов
  • Подведение итогов курса
ЗАБРОНИРУЙ МЕСТО НА БЛИЖАЙШИЙ КУРС
Осталось 4 места из 15
R for Data

ЗАБРОНИРУЙ МЕСТО НА БЛИЖАЙШИЙ КУРС
Осталось 4 места из 15
R for Data
КУРСЫ ПО НАПРАВЛЕНИЮ

Programming base

Научим понимать принципы программирования и работать с простым кодом
Время обучения
12 занятий
Cтарт
Уточняйте в администарции
Курс
PROGRAMMING
КУРС

Big Data

Научим извлекать пользу из больших массивов данных
Время обучения
12 занятий
Cтарт
Уточняйте в администрации
Курс
DATASCIENCE
КУРС

Data Science / Machine learning

Научись собирать и анализировать большие объемы данных
Время обучения
7 занятий
Cтарт
28.01.2020
Курс
DATA
СКИДКА -15%
Курс
-15%

Deep learning

Научим разрабатывать и использовать нейронные сети
Время обучения
20 занятий
Cтарт
Уточняйте в администрации
Курс
Deep learning
КУРС
ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
Оставь свой номер телефона, и наш консультант свяжется с тобой чтобы помочь в выборе направления и дать ответы на все вопросы