eurcad Inviato 2 Ottobre 2023 Condividi Inviato 2 Ottobre 2023 Udemy - Coding In R Per L'Analisi Dati: Da Principiante A Esperto - ITA Ultimo aggiornamento in data 1/2023 Basi programmazione R | statistica | analisi dati | creazione grafici | data cleaning | variable exploration | functions Cosa imparerai: Le basi della programmazione con R Impostare una sessione di lavoro Creare oggetti e funzioni su R Creare vettori, matrici, array, liste, fattori e dataframe Convertire oggetti in R Usare gli operatori logici Usare le istruzioni condizionali o strutture di controllo Esplorare i tuoi dati Installare e richiamare i pacchetti per l'estensione delle funzionalità di R Generare sequenze casuali su R Estrarre degli elementi da un oggetto o da un dataset Manipolare vettori, matrici, dataset Gestire valori mancanti e dati duplicati Manipolare le date Importare file in vari formati, .csv, Excel, .txt e altri Manipolare dataset, riorganizzandoli e aggregandoli Ristrutturare e aggregare i dati Creare grafici con le funzioni base e con i pacchetti più comuni Creare ed esportare dei report in vari formati Capire le basi della statistica con R Richiede Un computer, una connessione a internet R e RStudio, che installeremo insieme Questo corso di base di programmazione con R per aspiranti data analyst nasce per accompagnare un principiante nella programmazione, dalle basi del linguaggio di programmazione (uno dei più conosciuti e utilizzati nel campo dell'analisi dati) fino all'utilizzo della statistica descrittiva. Al termine di questo corso lo studente sarà in grado di creare, importare, manipolare e gestire dei dataset. Il corso parte dall'impostazione dell'ambiente di lavoro: vedremo come scaricare, installare e utilizzare alcuni dei più importanti strumenti per l'utilizzo di R, come RStudio. Passeremo poi alla creazione degli oggetti: R si basa su alcune strutture che è necessario conoscere, come vettori, matrici, liste e dataframe. Una volta che avremo capito come creare e manipolare queste strutture dati, estrarne degli elementi e salvarle in locale sul computer, passeremo all'utilizzo di loop e alla creazione di funzioni. Nella sezione successiva vedremo una serie argomenti utili: come impostare una cartella di lavoro, come installare e richiamare un pacchetto, come ottenere delle informazioni sui dati, dove trovare dei dataset per i test e ottenere aiuto su una funzione. Quando si analizzano dei dati ci si imbatte prima o poi nei dataframe cosiddetti casi x variabili. Vedremo quindi come importare un dataframe dal computer, o da internet, su R. Esistono molte funzioni adatte allo scopo e molti pacchetti che ci sono utili per importare dei dati che sono in alcuni formati particolari, come ad esempio i formati per Excel, il .csv, il .txt o il JSON. Vedremo poi come manipolare i dati, creare nuove variabili, aggregare i dati, ordinarli in maniera orizzontale e longitudinale, unire due dataset. Per fare questo utilizzeremo alcuni pacchetti e funzioni specifiche, come dplyr, tidyr o reshape2. Vedremo anche brevemente come interfacciarci a un database e utilizzare altri pacchetti per snellire la gestione di dataset un po' più grandi. R è un linguaggio molto importante anche nell'ambito della statistica. Impareremo quindi alcune delle funzioni di base, come calcolo delle medie per riga o per colonna, e le funzioni statistiche più comuni nell'ambito della statistica descrittiva, come media, mediana, moda, la deviazione standard, la visualizzazione della distribuzione e altro ancora. Quando si parla di analisi dati, ci troveremo spesso a creare dei grafici per spiegare i nostri dati e le nostre analisi. Per questo motivo dedichiamo una sezione del corso a vedere come creare dei grafici sia con le funzioni della libreria di base, sia con il pacchetto ggplot2. Nelle ultime lezioni del corso vedremo come creare e esportare dei report e delle slide, riepiloghiamo gli argomenti visti e le funzioni utilizzate, e vediamo il materiale di supporto. Requisiti: - Microsoft Windows o Mac - Formato: mp4 Size: 3.75 GB BUON DOWNLOAD Please login or register to see this code. Link al commento Condividi su altri siti Altre opzioni di condivisione...
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