Agenda szkolenia
  1. Wprowadzenie
    • R na tle innych narzędzi
    • Dokumentacja kodu – R markdown
    • Krótka charakterystyka pakietów R do przetwarzania danych – tidyverse
  2. Powtórzenie składni języka R
    • Podstawowe komendy
    • Typy i struktury danych
    • Import danych ze źródeł zewnętrznych
    • Programowanie w R
    • Import i eksport danych
  3. Wykresy w pakiecie ggplot2
    • Rodzaje wykresów
    • Zapis wykresów do plików
  4. Przetwarzanie danych
    • Pakiet plyr
    • Pakiet dplyr
    • Pakiet tidyr
  5. Analiza statystyczna
    • Raport opisowy danych
    • Estymacja przedziałowa
    • Weryfikacja hipotez statystycznych
    • Badanie zależności zmiennych ilościowych i jakościowych
    • Analiza głównych składowych – PCA
  6. Prognozowanie danych
    • Regresja prosta i wieloraka
    • Optymalizacja modeli danych
    • Prognozowanie szeregów czasowych
  7. Łączenie R z innymi programami
    • Pakiet RExcel
    • Pakiet RServe
  8. Współpraca R z bazami danych
  9. Budowanie interfejsów graficznych
    • Pakiet Shiny R
  10. Optymalizacja wykorzystania zasobów komputera
    • Obliczenia równoległe
    • Praca z dużą ilością danych