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OEC021

Introduzione al linguaggio R

Prezzo

€ 690.00
(Iva esclusa)

Scheda tecnica

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1 gg

R è il linguaggio per eccellenza della Data Science, il più usato al mondo. E’ completamente open-source, ricco di prodotti collaterali anch’essi tutti gratuiti, incluso un ambiente di sviluppo (R Studio) ed un’interfaccia per il Machine Learning (rattle).

Due grandi punti di forza di R, inoltre, sono: la disponibilità di una grande e sempre crescente quantità di pacchetti e funzioni sviluppate in continuo in tutto il mondo, per praticamente qualsiasi ambito della Data Science; e la disponibilità di pacchetti grafici avanzati, per qualsiasi tipo di grafico ed in generale per qualsiasi necessità di Data Visualization. Il tutto affidabile e ben testato.
Altrettanto grande, infine, è la disponibilità di risorse per l’apprendimento e la formazione su R: libri, siti, riviste, forum, ecc.
R è un linguaggio di programmazione object-oriented.
Il corso introduce il partecipante all’uso di R per la Data Science.
Corso pratico


Nessuno

Introduzione ad R
• Storia e filosofia del software R
• Caratteristiche principali
• Punti di forza
• I fondamentali
• Gli obiettivi
• La documentazione (help e risorse varie)
Le mani su R
• Partire: scaricare, installare e aggiornare R ed R Studio
• Entrare ed uscire da R Studio
• Muoversi in R Studio: tour dell’interfaccia e dei 4 pannelli Installare e caricare i package
• I repository dei package R: CRAN e GITHub
• Personalizzare le sessioni R Studio con .Rprofile
• Salvare ed esportare dati e risultati
• L’ambiente di R ed i default
• Esercizi
Le basi di R
• Classi, oggetti e metodi
• La matematica con R (manipolazioni di base)
• I tipi di dati
• Gli scalari
• I vettori
• Le matrici
• Le liste
• I fattori
• Le array
• I dataframe
• Creazione degli oggetti
• Indicizzazione (metodi)
• Cammini di ricerca
• Mascheramento degli errori
• Operatori di assegnazione
• Esercizi
Input / Output dei dati
• Lettura dei dati da file o DB
• Scrittura dei dati su file o DB
• Importazione dei dati (vari formati)
• Esportazione dei dati (vari formati)
•  Funzioni di esame dei dati
• Esercizi
Elaborazione dei dati
• Vettorizzazione
• Sequenze regolari
• Date
• Trasformazioni numeriche
• Stringhe e loro manipolazione
• Booleani e confronti
• Gli insiemi vuoti
• I dati mancanti
• Sort & order
• Manipolazione di matrici
• Esercizi
Le funzioni
• Cosa sono
• La struttura
• Come crearle
• Esercizi
Le GUI di R
• (R Studio)
• Rcmdr
• Rattle