Содержание пакета (2 курса)
1. Магия R: Продвинутый анализ данных и моделирование
1. Продвинутые методы обработки данных с использованием dplyr и dat
8 уроков
👁
12
👤
8
Открытый
1.1
Продвинутые функции пакета dplyr
↗
5
1
0
Закрытый
1.2
Освоение построчных операций и столбцов-списков
↗
1
1
0
Закрытый
1.3
Продвинутые методы преобразования данных с помощью функций Summa
↗
1
1
0
Закрытый
1.4
Метапрограммирование
↗
1
1
0
Закрытый
1.5
Высокопроизводительная группировка и агрегация данных
↗
1
1
0
Закрытый
1.6
Эффективные по памяти операции data.table
↗
1
1
0
Закрытый
1.7
Сравнение производительности: dplyr и data.table
↗
1
1
0
Закрытый
1.8
Практическая обработка данных: Рабочий процесс с использованием
↗
1
1
0
2. Функциональное программирование и продвинутые концепции программ
12 уроков
👁
12
👤
12
Закрытый
2.1
Продвинутые функциональные объекты и окружения
↗
1
1
0
Закрытый
2.2
Замыкания и Фабрики функций
↗
1
1
0
Закрытый
2.3
Функции высшего порядка и композиция функций
↗
1
1
0
Закрытый
2.4
Продвинутые техники purrr: Шаблоны отображения и редукции
↗
1
1
0
Закрытый
2.5
Метапрограммирование: Выражения и Квазицитирование
↗
1
1
0
Закрытый
2.6
Продвинутые системы объектов S3 и S4
↗
1
1
0
Закрытый
2.7
Классы R6 для работы с семантикой ссылок
↗
1
1
0
Закрытый
2.8
Продвинутые методы отладки и профилирования
↗
1
1
0
Закрытый
2.9
Функциональное реактивное программирование в Shiny
↗
1
1
0
Закрытый
2.10
Оптимизация производительности: Векторизация и интеграция с C++
↗
1
1
0
Закрытый
2.11
Разработка предметно-ориентированных языков в R
↗
1
1
0
Закрытый
2.12
Разработка сложных пакетов с применением функциональных паттерно
↗
1
1
0
3. Продвинутое статистическое моделирование и машинное обучение
12 уроков
👁
12
👤
12
Закрытый
3.1
Основы статистического вывода
↗
1
1
0
Закрытый
3.2
Обобщённые линейные модели (ОЛМ): углублённый урок
↗
1
1
0
Закрытый
3.3
Выбор модели и методы регуляризации
↗
1
1
0
Закрытый
3.4
Векторизация: углубление в тему
↗
1
1
0
Закрытый
3.5
Продвинутые методы ансамблирования
↗
1
1
0
Закрытый
3.6
Метод опорных векторов и ядерные методы
↗
1
1
0
Закрытый
3.7
Методы оценки и проверки моделей
↗
1
1
0
Закрытый
3.8
stringr и регулярные выражения в R
↗
1
1
0
Закрытый
3.9
Снижение размерности методом главных компонент (PCA)
↗
1
1
0
Закрытый
3.10
Работа с многомерными данными
↗
1
1
0
Закрытый
3.11
Функциональное программирование в R
↗
1
1
0
Закрытый
3.12
Создание воспроизводимых рабочих процессов моделирования
↗
1
1
0
4. Мастерство визуализации данных с использованием ggplot2 и расшир
12 уроков
👁
16
👤
12
Закрытый
4.1
Продвинутая грамматика графиков: Освоение эстетик и фасетов
↗
1
1
0
Закрытый
4.2
Создание карт и пространственных визуализаций
↗
1
1
0
Закрытый
4.3
Автоматизация рабочих процессов: Программное создание и итерация
↗
1
1
0
Закрытый
4.4
Дизайн информационных панелей: Интеграция графики ggplot2 в R Ma
↗
1
1
0
Закрытый
4.5
Создание пользовательских тем оформления и доводка графиков
↗
1
1
0
Закрытый
4.6
Статистические преобразования и сглаживание данных
↗
1
1
0
Закрытый
4.7
Освоение геометрических объектов
↗
1
1
0
Закрытый
4.8
Производственные пайплайны данных
↗
1
1
0
Открытый
4.9
Интерактивная визуализация данных с plotly и ggplotly
↗
5
1
0
Закрытый
4.10
Расширенная настройка графиков
↗
1
1
0
Закрытый
4.11
Разработка пользовательских геометрических объектов и статистик
↗
1
1
0
Закрытый
4.12
Работа с большими наборами данных
↗
1
1
0
5. Высокопроизводительные вычисления и параллельная обработка данны
18 уроков
👁
18
👤
18
Закрытый
5.1
Управление параллельными кластерами
↗
1
1
0
Закрытый
5.2
Оптимизация с использованием эффективных структур данных и векто
↗
1
1
0
Закрытый
5.3
Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах
↗
1
1
0
Закрытый
5.4
Основы анализа производительности: профилирование и бенчмаркинг
↗
1
1
0
Закрытый
5.5
(Бонус) Подробное изучение Rcpp для эффективной интеграции C++
↗
1
1
0
Закрытый
5.6
Ускорение циклов с помощью компиляции на лету
↗
1
1
0
Закрытый
5.7
R: дисциплина анализа данных и воспроизводимый пайплайн
↗
1
1
0
Закрытый
5.8
Обработка данных порциями
↗
1
1
0
Закрытый
5.9
Работа с базами данных в R с использованием пакетов DBI и dbplyr
↗
1
1
0
Закрытый
5.10
Работа с пакетом Arrow для эффективных форматов файлов
↗
1
1
0
Закрытый
5.11
Работа с файлами через отображение в память с использованием пак
↗
1
1
0
Закрытый
5.12
Построение масштабируемого аналитического конвейера
↗
1
1
0
Закрытый
5.13
Продвинутые методы управления памятью и сборка мусора
↗
1
1
0
Закрытый
5.14
Параллельные вычисления в R: ускорение анализа и пайплайнов
↗
1
1
0
Закрытый
5.15
Профилирование кода на R
↗
1
1
0
Закрытый
5.16
Векторизация и отказ от использования циклов
↗
1
1
0
Закрытый
5.17
Эффективные структуры данных: Матрицы, массивы и data.table
↗
1
1
0
Закрытый
5.18
(Бонус) Продвинутая оптимизация
↗
1
1
0
6. Воспроизводимые исследования и промышленное развертывание
11 уроков
👁
11
👤
11
Закрытый
6.1
Основы воспроизводимых исследований с использованием R Markdown
↗
1
1
0
Закрытый
6.2
Система контроля версий для проектов на R с использованием Git и
↗
1
1
0
Закрытый
6.3
Разработка пакетов для многократно используемых аналитических ко
↗
1
1
0
Закрытый
6.4
Разработка интерактивных веб-приложений с помощью Shiny
↗
1
1
0
Закрытый
6.5
Продвинутый Shiny: Модульность, тестирование и безопасность
↗
1
1
0
Закрытый
6.6
Контейнеризация приложений на R с помощью Docker
↗
1
1
0
Закрытый
6.7
Стратегии развертывания в продакшен и конвейеры непрерывной инте
↗
1
1
0
Закрытый
6.8
Оптимизация производительности и масштабирование приложений на R
↗
1
1
0
Закрытый
6.9
Разработка API с использованием Plumber и RESTful сервисов
↗
1
1
0
Закрытый
6.10
Автоматизация рабочих процессов
↗
1
1
0
Закрытый
6.11
Мониторинг, логирование и обслуживание производственных систем
↗
1
1
0
7. Финальный модуль
1 урок
👁
1
👤
1
Закрытый
7.1
Дальнейшее обучение
↗
1
1
0
2. Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен
1. Основы продвинутого программирования на R
6 уроков
👁
10
👤
6
Открытый
1.1
Внутреннее устройство R: Среды, связывание и системы объектов
↗
5
1
0
Закрытый
1.2
Управление памятью и оптимизация сборки мусора
↗
1
1
0
Закрытый
1.3
Продвинутое функциональное программирование
↗
1
1
0
Закрытый
1.4
Манипуляция выражениями и нестандартная оценка кода
↗
1
1
0
Закрытый
1.5
Методы профилирования и тестирования производительности
↗
1
1
0
Закрытый
1.6
Отладка сложного кода R и обработка ошибок
↗
1
1
0
2. Высокопроизводительные вычисления в R
7 уроков
👁
7
👤
7
Закрытый
2.1
Векторизация и избегание циклов в базовом R
↗
1
1
0
Закрытый
2.2
Продвинутые методы работы с data.table для обработки больших объ
↗
1
1
0
Закрытый
2.3
Оптимизация производительности в dplyr и tidyverse
↗
1
1
0
Закрытый
2.4
Параллельные вычисления
↗
1
1
0
Закрытый
2.5
(Бонус) Rcpp: Интеграция C++ для максимальной производительности
↗
1
1
0
Закрытый
2.6
Высокопроизводительная линейная алгебра и матричные вычисления
↗
1
1
0
Закрытый
2.7
Эффективные по памяти структуры данных и алгоритмы
↗
1
1
0
3. Разработка и распространение пакетов повышенной сложности
7 уроков
👁
7
👤
7
Закрытый
3.1
Архитектура пакетов и шаблоны проектирования
↗
1
1
0
Закрытый
3.2
Продвинутая документация с roxygen2 и pkgdown
↗
1
1
0
Закрытый
3.3
Модульное тестирование и разработка
↗
1
1
0
Закрытый
3.4
Расширенное управление зависимостями и системные требования
↗
1
1
0
Закрытый
3.5
Проверка пакета и процесс отправки в CRAN
↗
1
1
0
Закрытый
3.6
(Бонус) Двоичные пакеты и кроссплатформенная совместимость
↗
1
1
0
Закрытый
3.7
Управление пакетами и версиями
↗
1
1
0
4. Производственные процессы и развертывание
7 уроков
👁
9
👤
7
Закрытый
4.1
Воспроизводимые исследования и организация проектов
↗
1
1
0
Закрытый
4.2
Докеризация приложений на R
↗
1
1
0
Закрытый
4.3
Разработка Приложений на Shiny для Промышленной Эксплуатации
↗
1
1
0
Закрытый
4.4
Разработка API с использованием plumber и RESTful сервисов
↗
1
1
0
Открытый
4.5
Пакетная обработка и планировщик заданий
↗
3
1
0
Закрытый
4.6
Мониторинг, логирование и отслеживание ошибок
↗
1
1
0
Закрытый
4.7
Непрерывная интеграция и развертывание для проектов на R
↗
1
1
0
5. Продвинутая инженерия и интеграция данных
6 уроков
👁
6
👤
6
Закрытый
5.1
Интеграция баз данных и шаблоны ORM
↗
1
1
0
Закрытый
5.2
Интеграция больших данных с использованием Spark и Arrow
↗
1
1
0
Закрытый
5.3
Обработка и потоковая передача данных в реальном времени
↗
1
1
0
Закрытый
5.4
Фреймворки обеспечения качества и валидации данных
↗
1
1
0
Закрытый
5.5
Проектирование и оптимизация ETL-процессов
↗
1
1
0
Закрытый
5.6
Интеграция API данных и веб-скрапинг
↗
1
1
0
6. Продвинутые темы и новые технологии
6 уроков
👁
6
👤
6
Закрытый
6.1
Развертывание моделей машинного обучения и MLOps
↗
1
1
0
Закрытый
6.2
Web Assembly (WASM) и R в браузере
↗
1
1
0
Закрытый
6.3
Геопространственный анализ и картографирование
↗
1
1
0
Закрытый
6.4
Системы анализа и прогнозирования временных рядов
↗
1
1
0
Закрытый
6.5
Текстовый анализ и обработка естественного языка
↗
1
1
0
Закрытый
6.6
Примеры и шаблоны оптимизации производительности
↗
1
1
0
7. Финальный модуль
1 урок
👁
1
👤
1
Закрытый
7.1
Начало вашего пути!
↗
1
1
0