Сколько стоит курс «Анализ данных в R. Часть 2»?

Курс «Анализ данных в R. Часть 2» доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Анализ данных в R. Часть 2»?

Прохождение курса «Анализ данных в R. Часть 2» занимает примерно 18 часов.

Какой рейтинг у курса «Анализ данных в R. Часть 2»?

Курс имеет рейтинг 4.7 из 5 на основе 83 отзывов. На курсе обучается 16 680 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 1 274 учеников получили сертификат (7.6% завершаемость).

Где можно пройти курс «Анализ данных в R. Часть 2»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/724.

Анализ данных в R. Часть 2

Name: Анализ данных в R. Часть 2
Availability: InStock
Rating: 4.710843373493976 (83 reviews)

Показатель	Текущие показатели	Рост
Учеников на курсе	16 680
Сертификатов выдано	1 274
Отзывов получено	83
Рейтинг курса	4.711
Количество уроков	23
Количество квизов	10
Количество задач с кодом	45
Время прохождения курса	18 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	9 лет назад	—	—	—	—
Последнее обновление	1 год назад	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Чему вы научитесь

В первой части курса по анализу данных в R мы познакомились с основными этапами анализа данных в R: предобработка данных, применение статистических тестов, визуализация и презентация результатов анализа. В этом курсе мы углубимся во все вышеперечисленные этапы: научимся быстро и эффективно манипулировать с данными при помощи функций семейства apply и таких пакетов как dplyr и data.table. Мы более подробно обсудим процесс визуализации данных при помощи пакета ggplot2, а также научимся строить интерактивные графики. В последнем модуле курса мы поговорим о работе в R Markdown для создания отчетов о проделанной в R работе.

О курсе

Курс продолжает знакомить слушателей с использованием R для анализа данных. В этом курсе мы разберем несколько продвинутых тем, которые не были рассмотрены в первой части: предобработка данных при помощи пакетов data.table и dplyr, продвинутые приемы визуализации, работа в R Markdown.

Для кого этот курс

Студенты и научные работники всех специальностей, школьники старших классов.

Начальные требования

Для успешного прохождения курса необходимы базовые знания работы в R на уровне курса Анализ данных в R. Мы также не будем останавливаться на статистических вопросах, убедитесь, что вы владеете темой на уровне курсов Основы статистики и Основы статистики. Часть 2.

Некоторые темы, которые будут обсуждаться в этом курсе в прикладном ключе, разобраны более подробно с точки зрения программирования в курсе Антона Антонова Основы программирования в R.