Государственное автономное учреждение
дополнительного профессионального образования
«ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ – РМЦПК»
Россия, г. Пермь

Запишитесь на программу

Стоимость обучения 60 000 рублей

Срок обучения 72 часа

Тип программы Повышение квалификации

Форма обучения Очно-заочная (вечерняя)

Исходный уровень образования Высшее профессиональное, Среднее профессиональное

Название подразделения Факультет информационных технологий

Адрес 614039, г. Пермь, Комсомольский пр., 61, оф. 100 а

Телефон (342) 241-41-50

e-mail liana@rmc.edu.ru

Целевая аудитория: предприятия любых организационно-правовых форм и сфер деятельности, где требуется статистический анализ данных.

R-Studio является мощной средой разработкиЯзык R включает в себя собственную среду разработки и предоставляет программисту широкий спектр аналитических методов и средств для реализации проектов статистического анализа и обработки данных.Курс является практико-ориентированным и включает в себя две части. В первой изучаются основы программирования на R, управление структурами данных, рассматриваются вопросы создания эффективного и читаемого кода на R. Вторая часть посвящена практическому применению средств статистического анализа и графического представления результатов.

В программе

  1. Развертывание системы R и R-Studio для работы
  2. Статистические модели (проверка гипотез, дисперсионный анализ, регрессионный анализ)
  3. Основы работы c R
  4. Работа с различными типами данных в R: манипулирование строками с помощью R и stringr, операции на строках. Работа с факторными признаками, работа с датами
  5. Работа с объектами в R
  6. Работа со структурами данных в R: векторы, списки, матрицы, dataframe
  7. Программирование на R: функции
  8. Программирование на R: циклы, ветвление
  9. Программирование на R: операторы apply, aggregate
  10. Описательная статистика в R
  11. Работа с распределениями в R
  12. Тестирование гипотез в R
  13. Графический анализ в R
  14. Анализ вариации
  15. Регрессионный анализ
  16. Линейный классификатор, логистическая регрессия
  17. Примеры выполнения анализа данных и построения моделей на языке R
  18. Итоговая аттестация

Входные требования:

  • Способность к критическому и абстрактному мышлению. Собеседование.
  • Знание основ статистики/математической статистики. Тест.

 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

38 − 36 =