OSDA-4 - LINGUAGGIO R

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

3 GIORNI
categoria

Categoria:

Data & Big Data
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Qualifica istruttore:

Docente Senior (min. 5 anni)
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Dedicato a:

Sviluppatore
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PCSNET

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28 ott 24
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22 apr 24
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24 lug 24
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22 apr 24
24 apr 24
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24 lug 24
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28 ott 24
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24 lug 24
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28 ott 24
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OBIETTIVI

R è un ambiente Open Source per l’analisi statistica dei dati, la manipolazione dei dati, il calcolo e la loro rappresentazione grafica.

E’ un sistema integrato di utilities che può essere installato su piattaforme MS Windows, Linux e MacOS.

Il corso intende fornire una competenza teorica e applicativa di base del software R.

Attraverso applicazioni ed esercitazioni pratiche permetterà di acquisire le nozioni fondamentali per l’utilizzo dell'ambiente R e fornirà ai discenti una solida base di istruzioni operative e procedure per l’analisi statistica descrittiva e inferenziale.

PREREQUISITI

Per la partecipazione è richiesta una conoscenza di base dei concetti di statistica descrittiva e inferenziale.

CONTENUTI

Introduzione a R

  • La filosofia del software R, punti di forza e obiettivi
  • Caratteristiche principali
  • Pannelli e barre degli strumenti
  • La console di R e i workspace
  • Acquisizione di un file dati esterno al sistema
  • Uso dell’help e ricerca di comandi, documentazione utile
  • Cenni sui packages sviluppati in ambiente R

 

Utilizzo del software R

  • Download, installazione e aggiornamento di R
  • Download, installazione e aggiornamento di R Studio
  • Muoversi in R Studio: tour dell’interfaccia e dei 4 pannelli
  • Installazione e caricamento dei package
  • Personalizzare le sessioni R Studio con .Rprofile
  • Salvataggio ed esportazione dei dati e dei risultati
  • Esercizi pratici in aula

 

Importazione ed esportazione di dati in R

  • 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 pratici in aula

 

Fondamenti del software R

  • Classi, oggetti e metodi
  • I tipi di dati
  • Gli scalari
  • I vettori
  • Le matrici
  • Le liste
  • I fattori
  • Le array
  • I dataframe
  • Creazione degli oggetti
  • Indicizzazione (metodi)
  • Mascheramento degli errori
  • Operatori di assegnazione
  • Esercizi pratici in aula

 

Introduzione all’uso delle tecniche statistiche per l’analisi dei dati in R

  • Struttura dei dati
  • Natura delle variabili
  • Costruzione di un vettore e una matrice dati in ambiente R
  • Sintesi numerica delle informazioni: indici di posizione e di variabilità
  • Sintesi grafica delle informazioni e principali comandi di R
  • Cenni sulla trasformazione di variabili
  • La standardizzazione

 

Elaborazione dei dati in R

  • 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 in R

  • Cosa sono
  • La struttura
  • Come crearle
  • Esercizi

INFO

  • Materiale didattico: Materiale didattico e relativo prezzo da concordare
  • Costo materiale didattico: NON incluso nel prezzo del corso
  • Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC)

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