Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных в R. Часть 2» на Stepik
Бесплатно

Анализ данных в R. Часть 2 4.711

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Анализ данных в R. Часть 2»Учеников на курсе 16 815
Сертификаты, выданные на курсе «Анализ данных в R. Часть 2»Сертификатов выдано 1 321
Отзывы о курсе «Анализ данных в R. Часть 2»Отзывов получено 83
Рейтинг курса «Анализ данных в R. Часть 2»Рейтинг курса 4.711
Уроки в курсе «Анализ данных в R. Часть 2»Количество уроков 23
Тесты в курсе «Анализ данных в R. Часть 2»Количество квизов 10
Задачи с кодом в курсе «Анализ данных в R. Часть 2»Количество задач с кодом 45
Время прохождения курса «Анализ данных в R. Часть 2»Время прохождения курса
Обновления курса «Анализ данных в R. Часть 2»Обновления курса
Дата публикации курса «Анализ данных в R. Часть 2»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Анализ данных в R. Часть 2»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «Анализ данных в R. Часть 2» 4 раздела Уроки в курсе «Анализ данных в R. Часть 2» 23 урока Тесты в курсе «Анализ данных в R. Часть 2» 10 тестов Задачи в курсе «Анализ данных в R. Часть 2» 45 задач Время прохождения курса «Анализ данных в R. Часть 2» 17 ч. Последнее обновление курса «Анализ данных в R. Часть 2» обн. 1 год назад

Продвинутая предобработка данных

9 уроков
1. Общая информация о курсе
2. Функции семейства apply. Часть 1
3. Функции семейства apply. Часть 2
4. Функции семейства apply. Часть 3
5. Работа с данными при помощи dplyr
6. Работа с данными при помощи dplyr. Продолжение
7. Data.table
8. Data.table. Продолжение
9. Дополнительные задачи

Подробнее о визуализации

6 уроков
1. Грамматика ggplot2, функция qplot
2. Функция ggplot и различные geoms
3. Facet - способы группировки данных на графике
4. Scale и Theme: оси, легенда, внешний вид графика
5. Пример решения практической задачи
6. Динамическая визуализация с plotly

R Markdown

4 урока
1. Здравствуйте, я ваш R Markdown!
2. Погружаемся в детали: R слева, markdown справа
3. Зоопарк возможностей: форматы, pandoc, html
4. Заключение

Практические задачи

4 урока
1. Общая информация
2. Оценка качества модели и интерпретация результатов
3. Увлекательное путешествие в мир микроволновок
4. Задачи