Schulungsübersicht
Tag 1
Einführung und Vorbemerkungen
- R benutzerfreundlichere, R und verfügbarere GUIs RStudio Rbezogene Software und Dokumentation R und Statistiken machen Interaktive Verwendung von R Eine Einführungssitzung Hilfe zu Funktionen und Features erhalten R Befehle, Groß- und Kleinschreibung beachten usw. RAufruf und Korrektur früherer Befehle. Ausführen von Befehlen aus einer Datei oder Umleiten der Ausgabe in eine Datei. Datenpermanenz und Entfernen von Objekten
Einfache Manipulationen; Zahlen und Vektoren
- Vektoren und Zuweisung Vektorarithmetik Generieren regelmäßiger Folgen Logische Vektoren Fehlende Werte Zeichenvektoren Indexvektoren; Auswählen und Ändern von Teilmengen eines Datensatzes. Andere Objekttypen
Objekte, ihre Modi und Attribute
- Intrinsische Attribute: Modus und Länge Ändern der Länge eines Objekts Abrufen und Festlegen von Attributen Die Klasse eines Objekts
Geordnete und ungeordnete Faktoren
- Ein konkretes Beispiel: Die Funktion tapply() und Ragged Arrays. Geordnete Faktoren
Arrays und Matrizen
- Arrays Array-Indizierung. Unterabschnitte eines Arrays Indexmatrizen Die Funktion array() Gemischte Vektor- und Array-Arithmetik. Die Recyclingregel
Listen Erstellen und Ändern von Listen. Verketten von Listen
Datenrahmen Erstellen von Datenrahmen
- attachment() und detach()
TXT-Dateien, CSV-Dateien, XLS-, XLSX-Dateien, SPSS-, SAS-, Stata- und andere Datenformate. Exportieren von Daten in TXT-, CSV- und andere Formate. Zugriff auf Daten aus Datenbanken mithilfe der SQL-Sprache
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
R als Satz statistischer Tabellen. Untersuchung der Verteilung eines Datensatzes. Tests mit einer oder zwei Stichproben
- Gruppierung, Schleifen und bedingte Ausführung
Gruppierte Ausdrücke Kontrollanweisungen Bedingte Ausführung: if-Anweisungen Repetitive Ausführung: for-Schleifen, wiederholen und while
- Tag 3
Schreiben Sie Ihre eigenen Funktionen
- Einfache Beispiele Definieren neuer binärer Operatoren Benannte Argumente und Standardwerte Das Argument „...“ Zuweisungen innerhalb von Funktionen Fortgeschrittenere Beispiele Effizienzfaktoren in Blockentwürfen Löschen aller Namen in einem gedruckten Array Rekursive numerische Integration
Umfang
Anpassen der Umgebung
- Klassen, generische Funktionen und Objektorientierung
Hauptkomponentenanalyse des unbeaufsichtigten Lernens
- Clustering-Methoden (k-Means, hierarchisches Clustering, k-Medoide)
Kombinieren der Ausgabe von R mit Text
- Erstellen von HTML- und PDF-Dokumenten
Erfahrungsberichte (5)
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Kurs - R
The R-programming overview training is quite intensive but Tomasz is always helpful, energetic and up to date. On top of it, he is passionate about R. I would highly recommend his R sessions to anyone interested in R.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Kurs - R
Practice exercises were relevant and very helpful to reinforce the knowledge.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Kurs - R
Follow-along exercises after slide presentation kept engagement.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Kurs - R
Michael was very knowledgeable and clear in his instruction of the training. Course was well structured to teach the desired subject as well as the right amount of room was left to adjust to fit our needs better. Over all, I am very happy with the course.