Dmitriytishanskiy.ru

Онлайн уроки
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Язык программирования r курсы

R для лингвистов: программирование и анализ данных

  • 10 недель

от 5 до 6 часов в неделю

понадобится для освоения

3 зачётных единицы

для зачета в своем вузе

Данный курс знакомит слушателей с основами программирования на языке R, а также позволяет разобраться во всех этапах анализа данных. В ходе курса на примере задач теоретической и компьютерной лингвистики будут рассмотрены математические основы методов статистического анализа. Курс рассчитан на студентов-лингвистов, однако не предполагает никаких предварительных знаний по лингвистике, программированию и математике.

О курсе

Данный курс знакомит с основами программирования и обработки данных в R. Курс в первую очередь предназначен для теоретических лингвистов, хотя и не предполагает никаких предварительных знаний в какой-то конкретной области. В противовес стандартным курсам R, обычно основанным на статистической обработке данных и их визуализации, значительная часть курса посвящена работе со строками и обработке естественного языка. Курс состоит из 10 недель, которые охватывают все разделы анализа данных: загрузка, чистка, разведочный анализ, визуализация и статистическое моделирование. Большинство недель будет заканчиваться 4 часовым тестом, в ходе которого нужно будет решить несколько задач на программирование или анализ данных. В части курса, посвященной статистическому анализу данных, мы обсудим основы статистического вывода и обсудим базовые статистические тесты. Кроме того мы обсудим методы построения регрессий и кластеризации, что станет хорошей базой для дальнейших курсов посвященных продвинутому статистическому анализу и машинному обучению. Для работы на курсе необходимо будет установить программы R и RStudio. Пакеты необходимые для установки, будут перечислены в ходе лекций.

Формат

Курс состоит из коротких видеолекций от 8 до 15 минут длиной, внутри которых встроены неоцениваемые вопросы. На каждой неделе будет представлен оцениваемый тест содержащий задачи на программирование, анализ и визуализацию данных.

Информационные ресурсы

— Levshina, N. (2015). How to do linguistics with R: Data exploration and statistical analysis. John Benjamins Publishing Company.

— Gries S. Th. (2009) Quantitative Corpus Linguistics with R: A Practical Introduction

— Baayen R. H. (2006) Analyzing Linguistic Data

— Wickham H. (2015) Advanced R

— Everitt B. S., Hothorn T. (2006) A handbook of statistical analyses using R

Требования

В основном обучение ведется с нуля, однако базовые элементы программирования: такие как функция, переменные, циклы, подробно объясняться не будут. Так что знание других языков программирования, например, Python облегчит понимание, но не является обязательным. Примеры все будут приводится на данных для лингвистов, но никакого предварительного лингвистического образования не требуется.

Программа курса

1. Введение в R: основные элементы, функции, циклы
2. Продвинутая обработка данных: пакеты tidyr и dplyr
3. Работа со строками: строки в R, регулярные выражения
4. Визуализация данных: base R vs. ggplot2
5. Интерактивная визуализация: rmarkdown, plotly, lingtypology
6. Работа с текстами: пакет tidytext
7. Введение в статистику: основы фриквентисткой статистики, формулировка гипотез
8. Корреляция и линейная регрессия
9. Кластеризация
10. Логистическая регрессия

Результаты обучения

  • Готовность использовать основные законы научных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в лингвистике

Формируемые компетенции

  • ОНК-1 Готовность использовать основные законы научных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в лингвистике
  • ИК-1 Способность самостоятельно работать на компьютере с использованием современного общего и профессионального прикладного ПО
  • ПК-4 Умение осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач
  • ПК-10 Способность использовать для решения аналитических и исследовательских задач

Направления подготовки

Знания

  • Язык программирования R
  • Основы статистики

Умения

Умение осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач

Навыки

  • Способность самостоятельно работать на компьютере с использованием современного общего и профессионального прикладного ПО
  • Способность использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии

Поделиться

  • 10 недель

от 5 до 6 часов в неделю

понадобится для освоения

3 зачётных единицы

для зачета в своем вузе

Мороз Георгий Алексеевич

Должность: Старший преподаватель школы лингвистики/Факультет гуманитарных наук

Хочу всё знать: язык R

Давайте немного поговорим о языке программирования под названием R. В последнее время вы могли у нас в блогах прочитать статьи о Big Data и Data Science, тех сферах, где просто необходимо под рукой иметь мощный язык для работы со статистикой и графиками. И R как раз из таких. Новичку в мире программирования буде достаточно непросто в это поверить, но сегодня R уже популярнее SQL, он активно используется в коммерческих организациях, исследовательских и университетах.

Не вникая в правила, синтаксис и конкретные области применения, просто давайте рассмотрим основные книги и ресурсы, которые помогут вам с нуля изучить R.

GeekBrains рекомендует

Что такое язык R, зачем он вам нужен и как его можно использовать с умом, можно узнать из прекрасного вебинара Руслана Купцова, который он провёл чуть меньше года назад в рамках GeekWeek-2015.

Книги

Теперь, когда в голове есть определённый порядок, можно приступать к чтению литературы, благо её более чем достаточно. Начнём с отечественных авторов:

Несмотря на то, что в эти книги имеют безусловную ценность для человека, изучающего язык R, они немного перегружены статистическими подходами. То есть если вы только учитесь в университете или недавно его окончили, то это проблем не вызовет. Однако если вам 13 или 35, то к статистическому анализу лучше подойти как раз сперва изучив язык.

Поэтому рассмотрим книги на английском языке, которые в этом помогут чуть лучше:

Читать еще:  Бесплатные курсы seo

Эти книги, пусть они и на иностранном языке, описывают язык R более доступно именно для новичка.

Естественно, для языка, который существует уже более 20 лет, было написано и переведено на русский немало книг. Вот парочка:

Как видно из названий этой литературы, здесь вновь язык R рассматривается в прямой связи со статистикой, но так как азам вы уже обучились, то эффект будет исключительно положительный.

Ну и подводя некий этой этому разделу, в последней ссылке вы найдёте список всей рекомендованной разработчиками R англоязычной литературы:

Интернет-ресурсы

Любой человек, желающий изучить какой-либо язык программирования обязательно должен посетить в поисках знаний два ресурса: официальный сайт его разработчиков и самое крупное онлайн сообщество. Что ж. не будем делать исключение и для R:

Но опять проникшись заботой к тем, кто английский язык выучить ещё не успел, а вот изучить R ну очень хочет, упомянем несколько российских ресурсов:

Вот в общем и всё, если не считать разрозненных материалов блогеров. Впрочем, если вам известны российские сайты, где можно почитать много информации про R, обязательно оставляйте ссылки в комментариях.

А пока довершим картину небольшим списком англоязычных, но от этого не менее познавательных сайтов:

CRAN – собственно, место где можно загрузить к себе на компьютер среду разработки R. Кроме того мануалы, примеры и прочее полезное чтиво;

Quick-R – коротко и понятно про статистику, методы её обработки и язык R;

Burns-Stat – про R и про предшественника его S с огромным количеством примеров;

R for Data Science – ещё одна книга от Гаррета Гроулмунда (Garrett Grolemund), переведённая в формат онлайн учебника;

Awesome R – подборка лучшего кода с официального сайта, размещённая на нашем любимом GitHub;

Mran – язык R от Microsoft;

Tutorial R – ещё один ресурс с упорядоченной информацией с официального сайта.

Давайте немного поговорим о языке программирования под названием R. В последнее время вы могли у нас в блогах прочитать статьи о Big Data и Data Science, тех сферах, где просто необходимо под рукой иметь мощный язык для работы со статистикой и графиками. И R как раз из таких. Новичку в мире программирования буде достаточно непросто в это поверить, но сегодня R уже популярнее SQL, он активно используется в коммерческих организациях, исследовательских и университетах.

Не вникая в правила, синтаксис и конкретные области применения, просто давайте рассмотрим основные книги и ресурсы, которые помогут вам с нуля изучить R.

GeekBrains рекомендует

Что такое язык R, зачем он вам нужен и как его можно использовать с умом, можно узнать из прекрасного вебинара Руслана Купцова, который он провёл чуть меньше года назад в рамках GeekWeek-2015.

Книги

Теперь, когда в голове есть определённый порядок, можно приступать к чтению литературы, благо её более чем достаточно. Начнём с отечественных авторов:

Несмотря на то, что в эти книги имеют безусловную ценность для человека, изучающего язык R, они немного перегружены статистическими подходами. То есть если вы только учитесь в университете или недавно его окончили, то это проблем не вызовет. Однако если вам 13 или 35, то к статистическому анализу лучше подойти как раз сперва изучив язык.

Поэтому рассмотрим книги на английском языке, которые в этом помогут чуть лучше:

Эти книги, пусть они и на иностранном языке, описывают язык R более доступно именно для новичка.

Естественно, для языка, который существует уже более 20 лет, было написано и переведено на русский немало книг. Вот парочка:

Как видно из названий этой литературы, здесь вновь язык R рассматривается в прямой связи со статистикой, но так как азам вы уже обучились, то эффект будет исключительно положительный.

Ну и подводя некий этой этому разделу, в последней ссылке вы найдёте список всей рекомендованной разработчиками R англоязычной литературы:

Интернет-ресурсы

Любой человек, желающий изучить какой-либо язык программирования обязательно должен посетить в поисках знаний два ресурса: официальный сайт его разработчиков и самое крупное онлайн сообщество. Что ж. не будем делать исключение и для R:

Но опять проникшись заботой к тем, кто английский язык выучить ещё не успел, а вот изучить R ну очень хочет, упомянем несколько российских ресурсов:

Вот в общем и всё, если не считать разрозненных материалов блогеров. Впрочем, если вам известны российские сайты, где можно почитать много информации про R, обязательно оставляйте ссылки в комментариях.

А пока довершим картину небольшим списком англоязычных, но от этого не менее познавательных сайтов:

CRAN – собственно, место где можно загрузить к себе на компьютер среду разработки R. Кроме того мануалы, примеры и прочее полезное чтиво;

Quick-R – коротко и понятно про статистику, методы её обработки и язык R;

Burns-Stat – про R и про предшественника его S с огромным количеством примеров;

R for Data Science – ещё одна книга от Гаррета Гроулмунда (Garrett Grolemund), переведённая в формат онлайн учебника;

Awesome R – подборка лучшего кода с официального сайта, размещённая на нашем любимом GitHub;

Mran – язык R от Microsoft;

Tutorial R – ещё один ресурс с упорядоченной информацией с официального сайта.

Прикладная аналитика на R

Чтобы использовать статистические критерии и модели не требуется сложных навыков программирования. Поэтому мы разработали профессиональную онлайн-программу «Прикладная аналитика на R», которая позволит повысить ваш уровень в сфере аналитики и получить дополнительные компетенции, востребованные в крупных IT-компаниях.

Язык R содержит огромное число инструментов для загрузки, преобразования и анализа данных, средств визуализации, создания статистических отчетов и приложений. R позволяет производить все действия в одной среде, минуя прямое взаимодействие с базами данных, сайтами и другими инструментами.

Читать еще:  Веб разработчик сайта городе видное есть курсы

Цель курса: обучить профессиональным навыкам работы с богатыми возможностями языка R для анализа и визуализации данных.

Программа разработана специально для:

— маркетологов, которые хотят перейти от Excel/ SPSS/ Statistica к более продвинутым средствам анализа;
— финансовых аналитиков, риск-менеджеров, кредитных аналитиков, которым необходимо искать закономерности в данных, визуализировать и строить статистически обоснованные выводы;
— начинающих изучать машинное обучение, которые хотят войти в аналитику, в том числе изучить машинное обучение
— тех, кто используют сервисы веб-аналитики и делают отчеты о своей работе в системах BI посредством API, чтобы средствами языка создавать информативные отчеты
— SEO, чтобы эффективнее делать отчеты
— контекстологам, которые работают с рекламными сетями и разными сервисами ,тем самым делая много рутинных операций
— начинающих изучение R в анализе данных;

в ходе занятий изучаются методы,

востребованные на рынке

сначала объясняем «как делать», потом все остальные важные аспекты

каждое ДЗ — реальный мини-кейс из опыта преподавателей или ваша задача с работы

материалы будут вам полезны, как reference point, в будущих задачах (+cheat-sheets по темам)

✓ решать ваши рабочие задачи эффективным и воспроизводимым способом;
✓ писать код для повторного использования, автоматизирующий рутинные задачи (e.g. создание отчетов);
✓ пользоваться основными пакетами R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа.

Занимается разработкой под алго- и высокочастотный трейдинг (HFT) на языке R более 5 лет.
За это время с другими командами из разных стран мира реализовал более 32 проектов, как в области high-frequency trading, так и риск-менеджмента, финансового инжиниринга (ABS, MBS, structured products, interest rates modeling (LIBOR, SABR, ARIMA, GARCH)), разработки торговых десков для проп.трейдинговых компаний из Нью-Йорка, Чикаго, Арканзаса, Флориды, Австралии, ОАЭ и т.д
Сотрудничает с несколькими хедж-фондами из Нью-Йорка и Лос-Анджелеса, а также финансовыми институтами из Лондона и Центральной Европы занимающимися quant development и AI в области инвестиций и торговли на фондовых биржах.
В настоящий момент совместно с коллегой ведет несколько пилотов по разработке библиотеки и аналитического модуля для крупного поставщика софта для торговли на финансовых рынках.
Также в разработке находится система Collateral mgm для крупного заказчика из США.

Стек используемый в разработке достаточно богат и широк: R, Python, Java, C++, C#, Matlab, AWS, Microsoft Azure, Oracle DB, Cassandra, Kubernetes, Apache Spark, Kafka.
Модули и библиотеки: Pandas, Pytorch, SciPy, NumPy, scikit-learn, Caffe, Bokeh, Theano, Lasagne, Quantlib, Quanmod, Tensorflow, Keras, quanttrade, Quantconnect, Quantiacs, wbdata, IQFeed, Bloomberg API, etc/

PhD (аспирант 4 года) в North Carolina State University, USA.
Область профессиональных интересов: анализ полевых и лабораторных данных качества водной среды для последующего построения прогнозных моделей. R является основным инструментом, в работе применяются регрессионный анализ и байесовый подход.

Образование: магистр наук по специальности гидролог (TU Dresden, 2015), инженер-эколог (МИСиС, 2009).

Опыт преподавания: 3 года в роли ассистента профессора в North Carolina State University.

Участник международных конференций: 25th Biennial CERF Conference (2019), 15th Estuarine and Coastal Modeling Conference (2018) , North Carolina’s Coastal Conference (2017).

Занимается программированием на R более 4 лет.
Имеет опыт работы с широким спектром инструментов анализа и программирования — регрессия, анализ временных рядов и построение прогнозных моделей (forecast), байесовские методы, сетевой анализ, визуализация данных (ggplot2, plotly, ggmap), парсинг сайтов (xml2), Rmarkdown отчеты, интеграция C++ в R (Rcpp), чистка и обработка данных.

Любит узнавать новое и делиться знаниями.

Ведет проекты анализа данных в сфере психологии групп.

В основом работал в сфере анализа текстовых данных.

Как инструменты использовались библиотеки tm, NLP, UDPipe, igraph, statnet, rvest, XML, DBI, RPostgreSQL базы данных Postgres, memcached и набор ставших стандартом функций и пакетов предобработки данных.

Одна из проблем психометрии — искажение полученных данных ментальным представлением человека о себе. Этих искажений лишен анализ неструктурированных данных, который может давать доступ в процессы психики, неискаженные искусственными, наигранными проявлениями.
В сфере взаимоотношений людей часто встречается фраза: «Счастье — это когда тебя понимают».
Счастье исследователя — получать доступ в ранее закрытые, неведомые процессы.

Аналитик со стажем работы в крупных телекоммуникационных компаниях, таких как МТС, Ростелеком.

Уверена, что посчитать и измерить можно все на свете — главное найти правильную шкалу и метрику.

Обожает задавать себе и другим сложные провокационные вопросы и найти на них ответ в данных.

Курс Машинное обучение в R

Практический курс машинного обучения в R

Интенсивный курс для статистиков, аналитиков, разработчиков Big Data, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят освоить современные методы машинного обучения с их практической реализацией на языке R для решения прикладных бизнес-задач.

Что такое машинное обучение, R и RStudio

Машинное обучение (Machine Learning) — это раздел искусственного интеллекта, который включает математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи через поиск закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по заранее заданным правилам, а адаптивно выстраивается на основе выявленной зависимости результатов от конкретного набора входных признаков и их значений. Можно сказать, что Machine Learning — это один из разделов науки о данных (Data Science), который активно использует методы интеллектуального анализа данных (Data Mining).

На практике машинное обучение широко применяется в различных исследовательских и прикладных задачах:

  • прогнозирование будущих событий и ситуационный анализ, например, отток клиентов в ритейле или вероятные поломки промышленного оборудования;
  • распознавание образов (рукописного текста, лиц на видеозаписях, голоса в аудио и т.д.);
  • классификация образцов, например, автоматическая постановка диагноза по анализу рентгеновских снимков;
  • выявление случаев мошенничества в банковских и биржевых операциях.
Читать еще:  Курсы программирования для начинающих

R — это мультипарадигмальный интерпретируемый язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой. Еще так называется свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом для работы с этим языком. R поддерживает множество статистических и численных методов, а также постоянно дополняется и расширяется за счет пакетов – библиотек для работы специфических функций или отдельных прикладных областей. На практике R широко используется для статистического анализа данных в различных сферах деятельности, от нефтедобычи до фармацевтики, являясь стандартом де-факто для статистических программ.

RStudio — это свободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R. RStudio доступна в виде десктопной версии, когда программа выполняется на локальной машине как обычное приложение, и серверного продукта (RStudio Server), где через браузер предоставляется доступ к среде, установленной на удаленном Linux-сервере.

Как эффективно использовать R и RStudio для решения задач Machine Learning в рамках конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете на нашем образовательном курсе «Машинное обучение в R».

Кому нужны курсы по Machine Learning и R

Практический курс Машинное обучение в R предназначен для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят получить расширенную практическую и теоретическую подготовку по Data Science и Data Mining для участия в проектах анализа Big Data и Machine Learning.

В результате обучения вы получите следующие знания и навыки:

  • разберетесь с базовыми положениями Data Science, Data Mining, основами статистики и кейсами практического применения этих исследовательских методов в бизнесе;
  • поймете, что такое нейросети, машинное обучение, искусственный интеллект и Deep Learning;
  • освоите принципы построения алгоритмов регрессии, классификации и кластерного анализа;
  • разберете математические основы нейронных сетей;
  • сможете самостоятельно обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
  • научитесь строить собственные модели машинного обучения;
  • поймете, как корректно интерпретировать результаты моделирования;
  • получите базовые навыки программирования на языке R и работы в среде RStudio.

Предварительный уровень подготовки

  • Понимание основ статистики
  • Практический опыт работы c R-Studio или знания в рамках курса DSAV-Data Science:Аналитика и визуализация больших данных в R

По окончании курса «Машинное обучение в R» в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных» вы получите сертификат о повышении квалификации государственного образца.

Как построен курс машинного обучения в R

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов

Методические материалы: учебное пособие на русском языке

Данный практический курс машинного обучения включает теоретические основы современных методов Machine Learning и их практическую реализацию в виде алгоритмов на языке R. Рассматриваются основные понятия Data Science и Data Mining, проблемы измерения производительности и уменьшения размерности, регрессионные модели, байессовские алгоритмы, машина опорных векторов (SVM) и ассоциативные правила для интеллектуального анализа больших данных. Успешно освоив материалы данного курса, вы будете понимать принципы функционирования алгоритмов машинного обучения и применять их для эффективной обработки больших данных в задачах реального бизнеса.

Программа курса «Машинное обучение в R»

Основы статистики и простая линейная регрессия

  • Что такое ваши данные?
  • Статистические выводы
  • Введение в машинное обучение
  • Простая линейная регрессия
  • Диагностика и трансформация
  • Коэффициент определенности
  • Методы оценки моделей и производительности
  • Базовое программирование с R (опционально)

    • Введение в R
    • Что такое R?
    • RStudio, пакеты и рабочая область
    • Основные элементы языка R
    • Типы объектов данных
    • Введение функций и управляющих операторов
    • Функции
    • Программирование функций
    • Подключение библиотек в RStudio
  • Подготовка данных (опционально)

    • Принципы формирование Dataset (набор данных)
    • Локальный импорт / экспорт данных
    • Работа с отсутствующими данными (NA)
    • Категориальные данные
    • Формирование обучающего и тестового набора данных
    • Вопросы масштабирования и автоматизации
    • Препроцессинг данных
  • Линейная регрессия и обобщенная линейная модель

    • P-value — ошибки первого рода
    • Допущения и диагностика
    • Оценка максимального правдоподобия
    • Интерпретация модели
    • Оценка соответствия модели
    • Обобщенные линейные модели:
      • Простая линейная регрессия
      • Множественная линейная регрессия
      • Логистическая регрессия
      • Полиномиальная регрессия
    • Метод опорных векторов (SVR) и деревья решений
    • Деревья решений
    • Bagging
    • Случайные леса
    • Boosting
    • Важность переменной
    • Сортировка полей и поддержка векторного классификатора
    • Метод опорных векторов
    • Оценка производительности регрессионной модели
    • Коэффициенты линейной регрессии
  • Алгоритмы классификации

    • Логистическая регрессия
    • Алгоритм ближайших соседей
    • Алгоритм K-ближайших соседей. Выбор К и меры расстояния
    • Наивный байессовский анализ и «проклятие размерности»
      • Условная вероятность: теорема Байеса
      • Оценка Лапласа
      • Уменьшение размерности
      • Процедура PCA
      • Ridge и регрессия Лассо
      • Перекрестная проверка.
    • Классификация с помощью деревьев решений
    • Классификация методом случайных деревьев
    • Оценка производительности классификационной модели
  • Кластерный анализ

    • Кластерный анализ
    • K-means кластеризация
      • Выбор количества кластеров
      • Типовые ошибки при кластеризации
    • Иерархическая кластеризация. Принципы построения дендрограмм
  • Ассоциативные правила

    • Правила Априори алгоритма
    • Основные принципы построения моделей в R
  • Машинные алгоритмы с переобучением (Reinforcement learning)

    • Верхняя граница достоверности (UCB — Upper Confidence Bound)
    • Примеры по Томпсону
    • Сравнение алгоритмов
    • Реализация алгоритмов в R
  • NLP алгоритмы (Алгоритмы текстовой обработки)

    • Основы Natural Language Proccesing
  • Глубокое Обучение (Deep Learning)

    • Отличие машинного обучение (Machine Learning) от глубокого обучения (Deep Learning)
    • Искусственные Нейронные Сети (Artificial Neural Networks) :
      • План атаки
      • Нейроны
      • Активация нейронов
      • Как работают нейронные сети и персептроны
      • Сигмоидные нейроны
      • Сетевая топология и скрытые функции
      • Метод обратного распространения ошибки с градиентным спуском
  • Скачать программу курса Машинного обучения в R в формате pdf

    Ссылка на основную публикацию
    Adblock
    detector