R voor data-analyse

Tijdsduur
Logo van ABIS

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Startdata en plaatsen

Er zijn nog geen startdata bekend voor dit product.

ABIS biedt haar producten standaard aan in de volgende regio's: Brussel, Utrecht

Beschrijving

Data-analyse voor "business intelligence" begint met het verzamelen, opslaan, en zinvol samenvatten van enterprise data, die tegenwoordig gegenereerd worden door een diversiteit aan databronnen (click streams, sociale media, relationele data, sensor-data, ...)

Een populair tool voor dit soort analyse is R. Z'n populariteit wordt deels verklaard doordat R vrije open source software is, maar vooral eigenlijk doordat een groeiend aantal extensie-packages beschikbaar gesteld worden die zich richten op praktische "use cases" in dit breed BI en Big Data universum.

Deze cursus geeft u hands-on praktijk met R, zowel als een data-analyse en grafisch tool, en als een programmeer- en scripting-omgevi…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Data analyse, Sensoren, R Programmeren, Big Data en Datavisualisatie.

Data-analyse voor "business intelligence" begint met het verzamelen, opslaan, en zinvol samenvatten van enterprise data, die tegenwoordig gegenereerd worden door een diversiteit aan databronnen (click streams, sociale media, relationele data, sensor-data, ...)

Een populair tool voor dit soort analyse is R. Z'n populariteit wordt deels verklaard doordat R vrije open source software is, maar vooral eigenlijk doordat een groeiend aantal extensie-packages beschikbaar gesteld worden die zich richten op praktische "use cases" in dit breed BI en Big Data universum.

Deze cursus geeft u hands-on praktijk met R, zowel als een data-analyse en grafisch tool, en als een programmeer- en scripting-omgeving waarmee het systeem kan gevraagd worden, u elk mogelijk inzicht in uw data te verschaffen.

Inhoud

Deel I - R fundamentals

  • Getting started
  • installeren van R (Linux / Windows / MAC)
  • leren gebruiken van de command-line interface en de Rstudio GUI
  • eerste stappen met R: interactieve commando's; opvragen van on-line hulp
  • basisconcepten: expressies (numeriek, tekstueel); commando's & functies; variabelen & toekennen van waarde
  • R basics
  • "atomaire" datatypes en hoe constanten te noteren: double (numeric), character, integer, logical
  • operatoren voor numerieke en logische data
  • de speciale waarden Inf, NaN, NA
  • het "vector"-type; operator "c()"; zgn. coercing; vector-operatoren
  • het "package"-concept in R
  • CRAN en www.r-project.org
  • Meer "gestructureerde" datatypes
  • lijsten (hiërarchische data) en matrices
  • Functies en attributen
  • positionele parameters en naam-parameters
  • creëer uw eigen functies
  • R-scripts; het opstartscript; scope van variabelen; commentaar schrijven
  • dump, load, source en verwante commando's
  • dir, ls, getwd en setwd
  • package loading, of het gebruik van de "::" notatie
  • control flow: if, while, for
  • de expliciete "print"-functie; de "cat"-functie
  • andere nuttige functies: length, names, dimnames, unlist, cbind, rbind, c, as.<type>, is.<type>, order(vector), ...

Deel II -- Data analytics met R

  • Structuur-data
  • Objecten en attributen
  • lists, names(), dimnames(), factors
  • lezen / schrijven van (structuur)data van/naar bestanden: read.table; read.csv; readLines, write.csv, ...
  • hoe geheugen-efficiënt werken bij grote volumes aan gegevens
  • data-frames
  • hoe een database gebruiken als "back store"
  • Packages
  • hoe een (third party) R package installeren
  • voorbeelden: het "stats"-package en het "ggplot2"-package
  • andere nuttige packages: foreign (lezen/schrijven van data uit o.a. SAS, SPSS, dBase); XML; AER; tm; vcd; DBI
  • Statistische technieken
  • Random Number Generators
  • sampling, resumeren: basis statistische terminologie & technieken
  • voorbeelden van het "stats"-package; de lm-functies
  • plotten van statistische grafieken (spreidingsdiagrammen, histogrammen, trendlijnen, ...)

 

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.