Anders Stockmarr
통계 학자
부교수
Technical University of Denmark
Anders는 통계 학자이며 20 년 동안 응용 수학 및 통계 분야의 수많은 프로젝트에서 R 및 SPLUS와 함께 일해 왔습니다. 그는 코펜하겐 대학교에서 통계 및 확률 박사 학위를 받았으며 현재 덴마크 기술 대학교의 부교수입니다.
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진행중
한글번역
[DS⑪고급]데이터 사이언스를 위한 R 프로그래밍
-
코스/코스구분
데이터사이언스 / 수료 -
기관
Microsoft -
언어/번역
한글/한글번역 -
학습 기간
장기(12주 이상) -
수강 신청 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02 -
강좌 수강 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02 -
강좌 키워드
#온라인실습
강의소개
<학습 팁>
해당 강좌는 R 데이터 구조 및 구문, 로컬 파일에서 클라우드 데이터베이스로 데이터를 읽고 쓰는 방법, R을 사용하여 예측 분석을 수행하는 방법에 대해서 설명합니다.
강좌를 수강 완료 시 R 프로그래밍, 빅데이터분석실습, 데이터 과학을 위한 프로그래밍 과목에 도움이 됩니다.
덴마크 기술 대학 (DTU)과 공동으로 개발한 이 Microsoft 컴퓨터 과학 과정에서는 데이터 과학자를위한 통계 프로그래밍 언어인 R을 원하는 분야에서 사용하는 데 필요한 지식과 기술을 습득합니다.
이 과정에서는 R로 프로그래밍 속도를 높이는 데 필요한 모든 것을 배웁니다. R 데이터 구조 및 구문을 살펴보고, 로컬 파일에서 클라우드 호스팅 데이터베이스로 데이터를 읽고 쓰는 방법을 확인하고, 데이터로 작업하고, 요약을 가져오고, 필요에 맞게 변환하십시오. 또한 R을 사용하여 예측 분석을 수행하는 방법과 인기있는 ggplot2 패키지를 사용하여 시각화를 만드는 방법을 알아 봅니다.
전제조건
데이터 과학을위한 R 소개가 도움이 될 것입니다.
학습목록
- 기본 구문, 변수 및 유형을 포함한 R 언어 기본 사항 살펴보기
- 함수를 만들고 제어 흐름을 사용하는 방법
- R에서 데이터 읽기 및 쓰기에 대한 세부 정보
- R에서 데이터 작업
- ggplot2를 사용하여 시각화 만들기 및 사용자 지정
- R을 사용하여 예측 분석 수행
강의계획서
Section 1: 소개
Section 2: 기능
Section 3: 제어 흐름 및 루프
Section 4: 벡터 및 행렬 작업
Section 5: 데이터 읽기
Section 6: 데이터 쓰기
Section 7: SQL Server에서 읽기
Section 8: 데이터 작업
Section 9: 데이터 조작
Section 10: 시뮬레이션
Section 11: 선형 모델
Section 12: R의 그래픽
강사소개
Jonathan Sanito
수석 콘텐츠 개발자
Microsoft
Jonathan은 데이터 및 분석 온라인 교육에 주력하는 Microsoft의 콘텐츠 개발자 및 프로젝트 관리자로 일하고 있습니다. 그는 Microsoft Dynamics NAV에서 Windows Active Directory에 이르기까지 개발자 및 IT 전문가 대상 교육에 참여했습니다.
Microsoft에 오기 전에 Jonathan은 Microsoft 파트너의 컨설턴트로 일하면서 Microsoft Dynamics NAV 솔루션을 구현했습니다.
About This Course
In this computer science course from Microsoft, developed in collaboration with the Technical University of Denmark (DTU), get the knowledge and skills you need to use R, the statistical programming language for data scientists, in the field of your choice.
n this course you will learn all you need to get up to speed with programming in R. Explore R data structures and syntaxes, see how to read and write data from a local file to a cloud-hosted database, work with data, get summaries, and transform them to fit your needs. Plus, find out how to perform predictive analytics using R and how to create visualizations using the popular ggplot2 package.
Prerequisites
Introduction to R for Data Science will help.
What you'll learn
- Explore R language fundamentals, including basic syntax, variables, and types
- How to create functions and use control flow.
- Details on reading and writing data in R
- Work with data in R
- Create and customize visualizations using ggplot2
- Perform predictive analytics using R
Course Syllabus
Section 1: Introduction
Section 2: Functions
Section 3: Control flow and Loops
Section 4: Working with Vectors and Matrices
Section 5: Reading in Data
Section 6: Writing Data
Section 7: Reading from SQL Server
Section 8: Working with Data
Section 9: Manipulating Data
Section 10: Simulation
Section 11: Linear model
Section 12: Graphics in R
Meet the instructors
Anders Stockmarr
Statistician
Associate Professor
Technical University of Denmark
Anders is a statistician, and has been working with R and SPLUS in numerous projects within applied mathematics and statistics for two decades. He holds a PhD in Statistics and Probability from University of Copenhagen, and is currently an associate professor at the Technical University of Denmark.
Jonathan Sanito
Senior Content Developer
Microsoft
Jonathan works as a content developer and project manager for Microsoft focusing in Data and Analytics online training. He has worked with trainings for developer and IT pro audiences, from Microsoft Dynamics NAV to Windows Active Directory.
Before coming to Microsoft, Jonathan worked as a consultant for a Microsoft partner, implementing Microsoft Dynamics NAV solutions.