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  1. Database, Big Data, Machine Learning
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


Sede Data P
Virtual 14/06/2021