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Modalità
A Distanza
Rivolto a
Aziende
Livello
Intermedio
Durata
40 ore
Al termine
Attestato di Frequenza
Requisiti
Non sono necessarie basi particolari. Consigliabile a profili di laurea in statistica, matematica ed informatica interessati al data science con R
Hai tutti i requisiti?
Contattaci in fondo alla pagina.
Descrizione
Il corso si rivolge ad aziende che operano nell'IT e nella data analytics . R è molto utilizzato nel Data Science specialmente nei settori della finanza, l’econometria, nella ricerca biomedica ed epidemiologica.
Certificato
Attestato di Frequenza
Attestato Tecnico con frontespizio e retro che vede stampato il programma didattico seguito
Offerta: Prezzi, Costi e condizioni
Corso rivolto per aziende con preventivo dedicato in base al numero partecipanti. Calendario lezioni da concordare in base alle esigenze del cliente. Modalità online in diretta con condivisione schermo ed esercitazioni pratiche. Contattaci per un preventivo gratuito.
Programma del Corso
Programma didattico Corso Data Scientist con R (40 ore)
Introduzione al linguaggio R
Dominio applicativo di R
installazione ambiente di sviluppo
Tipi di dati e Variabile in R
Operatori in R
Dichiarazioni condizionali in R
Loops in R
R script
Funzioni in R
Data Structures
Identificare le Data Structures
Assegnare Valori alle Data Structures
Data Manipulation
Assegnare Valori e Applicare le Funzioni
Data Visualization
Data Visualization con R
Data Visualization utilizzando Ggplot2
Formati di File e Graphic Outputs in R
Statistica per il Data Science
Introduzione alle ipotesi
Tipi di ipotesi
Data Sampling
Livelli di confidenza e significatività
Test di ipotesi
Test parametrico e non parametrico
Test di ipotesi sulla media della popolazione
Test di ipotesi sulla varianza della popolazione
Test di ipotesi sulle proporzioni della popolazione
Analisi di regressione
Panoramica sull’analisi di regressione
Tipi di modelli di analisi di regressione
Regressione lineare
esercitazione con regressione lineare semplice
Regressione non lineare
esercitazione con analisi di regressione con più variabili
Convalida incrociata
Modelli da non lineari a lineari
Analisi del componente principale
Analisi fattoriale
Classificazione
definizione e suoi tipi
Regressione logistica
Supporto macchine vettoriali
K-Nearest Neighbours
Classificatore ingenuo di Bayes
Esercitazione
Classificazione dell’albero decisionale
Esercitazione
Classificazione forestale casuale
Valutazione dei modelli di classificatore
Validazione incrociata K-Fold
Clustering
Metodi di clustering
K-means Clustering
Clustering gerarchico
Associazione
Regola dell’Associazione
Algoritmo Apriori
Esercitazione
Obiettivi del Corso
formare lo studente per l'analisi dei dati con R, analisi predittiva, descrittiva. Esplorazione, visualizzazione e rappresentazione dei dati
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