R w analizie danych i badaniach naukowych

Opis

Szkolenie wprowadza uczestników w świat analizy danych z wykorzystaniem języka R, koncentrując się na jego zastosowaniach w badaniach naukowych. Program łączy teorię statystyczną z praktycznym wykorzystaniem narzędzi analitycznych dostępnych w R. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne uczą się przetwarzać dane, przeprowadzać analizy statystyczne oraz wizualizować wyniki w sposób przejrzysty i profesjonalny.

Profil uczestnika

• Naukowcy i badacze akademiccy
• Analitycy danych w instytucjach badawczych
• Specjaliści ds. badań i rozwoju
• Doktoranci i pracownicy naukowi
• Statystycy i matematycy
• Inżynierowie pracujący z danymi
• Pracownicy działów analitycznych
• Specjaliści ds. badań rynku

Agenda

1. Wprowadzenie do R
• Środowisko programistyczne
• Podstawy składni
• Struktury danych
• Pakiety analityczne
2. Analiza statystyczna
• Statystyka opisowa
• Testy statystyczne
• Analiza wariancji
• Regresja i korelacja
3. Wizualizacja danych
• Podstawowe wykresy
• Zaawansowane wizualizacje
• Interaktywne wykresy
• Publikacja wyników
4. Zaawansowane techniki analizy w R
• Analiza szeregów czasowych
• Modelowanie predykcyjne
• Redukcja wymiarowości danych
• Metody nieparametryczne

Korzyści

• Praktyczna umiejętność wczytywania i przygotowywania danych do analizy w środowisku R.
• Sprawne wykonywanie podstawowych i zaawansowanych analiz statystycznych na różnorodnych zbiorach danych.
• Tworzenie profesjonalnych i czytelnych wizualizacji wyników badań.
• Zdolność automatyzacji powtarzalnych procedur analitycznych poprzez skrypty R.
• Znajomość najważniejszych pakietów rozszerzających możliwości analityczne języka R.
• Umiejętność interpretacji wyników analiz statystycznych i wyciągania wniosków badawczych.
• Zdolność wyboru odpowiednich metod analitycznych do różnych typów problemów badawczych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość statystyki opisowej i wnioskowania statystycznego
• Doświadczenie w pracy z danymi tabelarycznymi
• Znajomość podstawowych pojęć związanych z analizą danych
• Umiejętność logicznego myślenia i rozwiązywania problemów analitycznych
• Ogólna znajomość procesu badawczego i metod naukowych

Zagadnienia

• Podstawy programowania w R
• Importowanie i eksportowanie danych
• Manipulacja i transformacja danych
• Statystyki opisowe i eksploracyjna analiza danych
• Testy parametryczne i nieparametryczne
• Analiza wariancji (ANOVA)
• Modele regresji liniowej i logistycznej
• Wizualizacja danych z pakietem ggplot2
• Generowanie raportów statystycznych
• Analiza wielowymiarowa
• Metody redukcji wymiarowości
• Integracja R z innymi narzędziami badawczymi

Poznaj naszą firmę