Programowanie w R dla analizy danych

Opis

Szkolenie koncentruje się na programistycznych aspektach analizy danych w języku R, łącząc zaawansowane techniki programowania z praktycznymi zastosowaniami analitycznymi. Program obejmuje tworzenie wydajnych rozwiązań do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne uczą się pisania efektywnego kodu analitycznego oraz tworzenia własnych funkcji i pakietów. Zajęcia prowadzone są w formie intensywnych warsztatów programistycznych z naciskiem na praktyczne zastosowania.

Profil uczestnika

• Analitycy danych z podstawową znajomością R
• Programiści chcący specjalizować się w analizie danych
• Data Scientists
• Specjaliści ds. modelowania danych
• Analitycy Business Intelligence
• Deweloperzy aplikacji analitycznych
• Statystycy rozwijający narzędzia analityczne

Agenda

1. Zaawansowane programowanie w R
• Programowanie funkcyjne
• Tworzenie efektywnych funkcji
• Optymalizacja kodu
• Zarządzanie pamięcią
2. Przetwarzanie danych
• Zaawansowane operacje na danych
• Praca z dużymi zbiorami danych
• Równoległe przetwarzanie
• Integracja z bazami danych
3. Tworzenie pakietów R
• Struktura pakietów
• Dokumentacja kodu
• Testowanie
• Publikacja pakietów
4. Narzędzia programistyczne
• Kontrola wersji
• Debugowanie kodu
• Profilowanie wydajności
• Środowiska programistyczne

Korzyści

Uczestnik rozwinie zaawansowane umiejętności programistyczne w zakresie tworzenia wydajnych rozwiązań analitycznych w R. Zdobędzie wiedzę pozwalającą na optymalizację kodu pod kątem przetwarzania dużych zbiorów danych. Nabędzie umiejętność tworzenia własnych pakietów R zgodnie z najlepszymi praktykami programistycznymi. Pozna metody efektywnego debugowania i testowania kodu analitycznego. Będzie potrafił projektować i implementować zaawansowane rozwiązania do analizy danych. Rozwinie kompetencje w zakresie dokumentowania i utrzymania kodu analitycznego.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania w R
• Doświadczenie w analizie danych
• Znajomość podstaw statystyki
• Praktyka w pracy z danymi tabelarycznymi

Zagadnienia

• Programowanie funkcyjne
• Optymalizacja wydajności
• Zarządzanie pamięcią
• Tworzenie pakietów R
• Testowanie kodu
• Dokumentacja programistyczna
• Debugowanie
• Profilowanie kodu
• Kontrola wersji
• Praca z dużymi danymi
• Przetwarzanie równoległe
• Integracja z bazami danych

Poznaj naszą firmę