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
сентябрь 2019
9600 грн
КОГДА
СКОЛЬКО
ЦЕНА
2-3 раза в неделю
с 19:00 до 22:00
R for Dat
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
28.08.2019
Курс
PROGRAMMING
КУРС

Data Science / Machine learning

Научись собирать и анализировать большие объемы данных
Время обучения
7 занятий
Cтарт
сентябрь 2019
Курс
DATA
КУРС

Big Data

Научим извлекать пользу из больших массивов данных
Время обучения
12 занятий
Cтарт
сентябрь 2019
Курс
DATASCIENCE
КУРС
ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
Оставь свой номер телефона, и наш консультант свяжется с тобой чтобы помочь в выборе направления и дать ответы на все вопросы