Язык R для анализа данных

Школа: Skillbox
Дата начала: в момент подключения
Уровень: с нуля
Формат обучения: записанные уроки
Продолжительность: 4 месяца
Трудоустройство:

❤️ Есть отзывы
✋ Возможна оплата в рассрочку
✅ Проверено экспертами ИЗИПИЗИ

Зачем проходить онлайн обучение?

Вы научитесь:
  • обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики
  • автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R

Преимущества онлайн обучения

Есть
✅ – Проверка домашних заданий
✅ – Индивидуальная обратная связь
✅ – Бессрочный доступ к урокам
✅ – Помощь с трудоустройством
✅ – Дипломный проект
✅ – Диплом об окончании
✅ – Рассрочка по оплате
✅ – Чат со студентами группы
ЭКСПЕРТНОЕ Мнение ИЗИПИЗИ о курсе
«Здесь вы сможете научиться программировать на R с нуля, а также популярный инструмент для работы с данными и научитесь обрабатывать информацию с помощью языка R. Всё это поможет вам сделать шаг к карьере в аналитике и обойти конкурентов уже на старте»
ПЕРЕЙТИ К КУРСУ

Средний уровень заработка

60-80к
ДЖУН
80-120к
МИДЛ
130к+
СЕНИОР

Программа онлайн курса

Язык программирования R
 1. Знакомство с языком R и базовые операции
  • Установите R и RStudio — среду для разработки на R — и познакомитесь с её интерфейсом. Узнаете, как создавать файлы R и Rmarkdown, начнёте изучать синтаксис языка и познакомитесь с понятием вектора в R.
 2. Типы и структуры данных
  • Изучите типы данных в R и научитесь преобразовывать данные из одного типа в другой. Разберёте структуры данных в R: векторы, матрицы, датафреймы и списки. Узнаете, как с ними работать.
 3. Управляющие конструкции
  • Научитесь использовать условную конструкцию if-else, проверять условия, работать с циклами и функциями.
Обработка данных. Библиотека tidyverse
 1. Чтение и запись файлов в R
  • Узнаете, как работать с файлами в рабочей папке, читать и записывать файлы форматов csv, txt и Excel.
 2. Обработка данных базовыми средствами R
  • Научитесь использовать датафреймы и работать с данными с помощью базовых средств R. Узнаете, как выводить описание датафрейма, работать со строками и столбцами.
 3. Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 1
  • Познакомитесь с библиотекой tidyverse и её возможностями. Разберёте особенности синтаксиса tidyverse и изучите работу с разными функциями. Узнаете, как группировать и агрегировать данные, выгружать сводную информацию с помощью библиотеки stargazer.
 4. Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 2
  • Научитесь трансформировать структуру данных и объединять таблицы.
 5. Работа с пропущенными значениями в R
  • Научитесь выполнять поиск и подсчёт пропущенных значений и искать в них закономерности. Поймёте, как визуализировать пропущенные значения с помощью библиотек mice и VIM и заполнять пропуски средствами tidyverse.
 6. Работа с порядковыми и категориальными данными в R
  • Изучите шкалы данных: числовую, порядковую и категориальную. Разберёте особенности факторных данных в R и операции с ними. Научитесь работать с категориальными данными с forcats.
Визуализация данных
 1. Визуализация данных в R
  • Научитесь строить простейшие графики базовыми средствами R — гистограмму, диаграмму рассеяния и линейный график. Узнаете, как их настраивать и выгружать в файл.
 2. Визуализация данных с библиотекой ggplot2
  • Узнаете, как строить графики с библиотекой ggplot2. Научитесь работать с одномерными, двумерными и нечисловыми данными и группировать данные на графиках.
Статистический анализ данных в R
 1. Разведывательный анализ данных в R
  • Познакомитесь с описательными статистиками в R. Научитесь пользоваться библиотекой psych и искать нетипичные значения. Изучите коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена и поймёте, как их применять. Узнаете о понятии корреляционных матриц, сможете их визуализировать и выгружать в отчёт.
 2. A/B-тесты: выборочное оценивание
  • Узнаете, как ставить задачи и выбирать дизайн для A/B-тестирования. Научитесь проводить выборочное оценивание, выявлять проблемы в выборке и вычислять её объём с учётом погрешности и уровня доверия к данным. Сможете рассчитывать и анализировать доверительные интервалы в A/B тестировании.
 3. A/B-тесты: проверка статистических гипотез
  • Научитесь проверять статистические гипотезы с помощью тестов и разберёте возможные ошибки при проверке. Узнаете, как сравнивать доли и средние в A/B-тестировании, и изучите алгоритм запуска A/B-теста.
 4. Поиск взаимосвязей в данных в R
  • Научитесь выделять взаимосвязи в количественных и категориальных данных. Изучите простую линейную регрессию. Узнаете, как работать с регрессионной моделью, проверять её качество, выгружать результаты и включать их в отчёт Rmarkdown.
Продвинутая визуализация и представление результатов анализа
 1. Интерактивные графики с библиотекой Plotly
  • Познакомитесь с проектом Plotly, разберёте его возможности, особенности синтаксиса и функции. Научитесь строить интерактивные графики Plotly в 2D и 3D и публиковать результаты на RPubs.
 2. Аналитические панели в R: фреймворк Shiny
  • Изучите проект Shiny, его возможности и устройство кода. Установите библиотеку Shiny, научитесь редактировать шаблонное приложение, добавлять на дэшборд меню, строки датафрейма и элементы интерфейса.
Дипломный проект
 1. Обработка и анализ социально-экономических данных
  • Вы выгрузите данные из разных файлов, соберёте их в единый датафрейм и обработаете его. Проведёте разведывательный анализ, построите регрессионные модели и графики, а затем представите результаты и интерпретацию в отчёте.

Преподаватели курса

Алла Тамбовцева
Преподаватель НИУ ВШЭ

Ведёт курсы по статистике, анализу данных и программированию на языках R и Python.

Навыки, которые вы получите ✊

Профессиональные навыки - хард скилз
Софт скилз - надпрофессиональные, которые потенциально можно развивать на этом курсе
⚡ Хард скилз
  1. Обрабатывать данные базовыми средствами R и с помощью библиотеки tidyverse
  2. Выполнять разведывательный анализ данных в R
  3. Создавать интерактивные графики с помощью библиотеки Plotly
  4. Визуализировать данные с помощью библиотеки ggplot2
  5. Анализировать линейные регрессионные модели и представлять результаты
  6. Создавать интерактивные аналитические панели с помощью библиотеки Shiny
✨ Софт скилз
  1. Стратегическое планирование
  2. Управление проектами
  3. Подбор и развитие команды, управление командой
  4. Бюджетирование
  5. Анализ рынка
💚 Коммент ИЗИПИЗИ
Данный курс соответсвует необходимым для этой профессии навыкам

Подойдет ли мне данный курс?

Курс подойдёт вам, даже если вы начинаете свой путь в программировании с нуля. Лекции составлены таким образом, что внимательно изучая их, а также выполняя домашние задания, вы обязательно усвоите материал. Во время обучения вам будут помогать опытные наставники, которые на протяжении всего курса будут следить за вашим прогрессом, а преподаватели-эксперты области помогут быстро заговорить на профессиональном языке, предоставив вам как теоретические, так и практические знания.
А отзывы где???
Женя Логинова
Идейный вдохновитель ИЗИПИЗИ
Жек, привет✋, а где отзывы-то??? Вроде, курс неплохой, наверняка его уже кто-то проходил и составил свое мнение
Женя Егоров
Верный соратник ИЗИПИЗИ
Привет, привет. Знаю, что онлайн курсы сейчас пользуются огромным спросом⚡Было бы круто найти еще человека, который тоже прошел или еще проходит обучающую программу.

Отзывы дают реальное понимание и помогают определиться с выбором, сам выбирал курс благодаря отзывам
Женя Логинова
Идейный вдохновитель ИЗИПИЗИ
Ок, а давай тогда дадим за отзыв крутую подборку:

⛵Как составить резюме, которое будет вас продавать

⌛Пошаговый конструктор сопроводительного письма, когда оно действительно нужно

⌚ Как составить свою стратегию поиска работы
Женя Егоров
Верный соратник ИЗИПИЗИ
ИЗИ, напишите ваш отзыв, указав свою социальную сеть и после валидации, мы обязательно отправим вам огненную подборку
Полезный материал об онлайн-курсах
Чтобы тебе было проще определиться
с курсом и успешно его завершить
Подробный отзыв, оставленный вами, поможет другим людям определиться с выбором
Спасибо за оставленный отзыв, мы проверим его содержание и свяжемся с вами
У нас есть два простых правила:

❗ Мы уделяем большое внимание отзывам о курсах и проверяем их достоверность

❗Мы не публикуем недостоверные и субъективные отзывы от кого попало, поэтому просим оставить ваши контакты для проверки подленности прохождения
Как вас зовут?
Ваш телефон
Ваш e-mail
Добавьте ссылку на любую вашу социальную сеть, к которой у вас есть доступ
Для того, чтобы мы могли проверить ваш профиль и связаться с вами в случае вопросов
Подробно опишите прохождение курса
Добавьте файлы
Тут вы можете добавить любую вашу гордость. Например, фото диплома, личного кабинета, ваших работ, сделанных на курсе
Made on
Tilda