Data Science Using R - Data Science - R - Data science met R

Na inschrijving van de Award Winning E-learning training Data Science Using R, ontvangt u per e-mail een link om in te loggen in uw leeromgeving waar u een persoonlijk wachtwoord aanmaakt. Eenmaal ingelogd in uw persoonlijke leeromgeving ziet u een overzicht van de cursusonderdelen. Via de inhoudsopgave schakelt u automatisch over naar elk gewenst onderdeel van de training.

Er zit tevens een Voortgangsbewaking bij om eenvoudig te zien hoe ver u bent binnen uw training. U kunt daarbij 1 jaar lang (365 dagen), 24/7 (elke dag en nacht) inloggen om verder te gaan met de training.

Deze Engelstalige training met ondertiteling heeft interactieve, eenvoudig te volgen video's in HD beeldkwaliteit met heldere audio kwaliteit. Daarnaast biedt de training Support en/of een Online Mentor aan als u problemen ondervindt. De training is beschikbaar in elke browser voor zowel PC, Mac, Tablet én Smartphone. Dus zelfs via uw mobiel kunt u handig de training volgen.

De training is inclusief lees- en/of praktijkopdrachten met trainingstest, mits noodzakelijk voor de training. Na afronding van de training krijgt u een Certificaat van Deelname en sluit u zich aan bij de reeds duizenden tevreden cursisten.

R is een van de meest gebruikte tools voor datawetenschap. Dit pad van cursussen omvat veelvoorkomende taken die nodig zijn voor datawetenschappers die R gebruiken: data-ruzie, debuggen, defensief programmeren en domeinspecifieke taalintegratie.

Cursusinhoud

Data Wrangling in R

Course: 9 Minutes

• Course Introduction
• Introduction to Data Wrangling in R

The dplyr Library

Course: 52 Minutes

• Data Wrangling with dplyr
• Exploring Data with dplyr
• Filtering with dplyr
• Piping with dplyr
• Mutating Data with dplyr
• Summarizing Data with dplyr
• Selecting with dplyr
• Combining Data Sets with dplyr
• Set Operations with dplyr
• Arranging with dplyr

The tidyr Library

Course: 13 Minutes

• Data Manipulation with tidyr
• Gathering with tidyr
• Separating with tidyr

Rectangular Data Extraction

Course: 11 Minutes

• Using readr
• Using readxl

Practice: Using the dplyr Library

Course: 3 Minutes

• Exercise: Combine dplyr Verbs

Debugging

Course: 30 Minutes

• Course Introduction
• Debugging with RStudio
• Using Traceback
• Debugging with Browser
• Displaying Warnings and Messages
• Implementing Handlers
• Benchmarking in R

Defensive Programming in R

Course: 15 Minutes

• Methods of Defensive Programming
• Turning Warnings into Errors
• Programming with Asserts

Memory Management

Course: 9 Minutes

• Using pryr
• Addressing Memory with pryr

Practice: Using Debugging

Course: 2 Minutes

• Exercise: Debug with Browser

Utility Functions in R

Course: 33 Minutes

• Course Introduction
• Using substitute, quote, and deparse
• Using ast
• Using str
• Lazy Evaluation in R
• Using eval
• Using paste Functions

Classes and Operators

Course: 24 Minutes

• Creating Reference Classes
• Using class
• Defining a Binary Operator
• Simulating a Unary Operator

Code Translation

Course: 17 Minutes

• Using SQL to R Translation
• Exporting HTML tables
• Exporting a LaTeX document
• Using list2env

C and C++ Integration

Course: 15 Minutes

• Connecting inline C++ to R
• Calling External C++ with R
• Using cfunction in R

Practice: Code Transformation

Course: 3 Minutes

• Exercise: Output an R Table as LaTeX3

Library Tools

Course: 25 Minutes

• Course Introduction
• Exploring the tidyverse Collection of Libraries
• Manipulating Strings with the stringr Library
• Using the forcats Library
• Using the purrr Library

Web Application Tools

Course: 17 Minutes

• Creating a shiny Application
• Rendering a Plot in shiny
• Displaying a JavaScript DataTable

R Markdown

Course: 25 Minutes

• Using Markdown in R
• Rendering HTML
• Rendering LaTeX
• Passing knitr Parameters
• Referencing with bibtex

Practice: R Markdown Publishing

Course: 3 Minutes

• Exercise: Create and Publish from R Markdown