Kursplan
I. Inledning och förberedelser
1. Översikt
- Göra R mer användarvänliga, R och tillgängliga GUI:er Rstudio Relaterad programvara och dokumentation R och statistik Använda R interaktivt En introduktionssession Få hjälp med funktioner och funktioner R-kommandon, skiftlägeskänslighet, etc. Återkalla och korrigera tidigare kommandon Utföra kommandon från eller omdirigera utdata till en fil Databeständighet och borttagning av objekt Goav programmeringspraxis: Fristående skript, god läsbarhet t.ex. strukturerade skript, dokumentation, nedmärkningsinstallationspaket; CRAN och Bioconductor
2. Läsa data
- Txt-filer (read.delim) CSV-filer
3. Enkla manipulationer; tal och vektorer + matriser
- Vektorer och tilldelning Vektoraritmetik Generera regelbundna sekvenser Logiska vektorer Saknade värden Teckenvektorer Indexvektorer; välja och ändra delmängder av en datamängd Arrays
Listor Konstruera och ändra listor Sammanfoga listor
- Dataramar Att göra dataramar
6. Mer om Läsa data
- XLS, XLSX filer readr och readxl paket SPSS, SAS, Stata,... och andra format data Exportera data till txt, csv och andra format
6. Gruppering, loopar och villkorad exekvering
- Grupperade uttryck Kontrollsatser Villkorlig exekvering: if-satser Upprepad exekvering: för loopar, upprepa och medan introduktion till applicera, lapply, sapply, knacka
7. Funktioner
- Skapa funktioner Valfria argument och standardvärden Variabelt antal argument Omfattning och dess konsekvenser
8. Enkel grafik i R
- Skapa en graf Densitetsdiagram Punktdiagram Stapeldiagram Linjediagram Cirkeldiagram Boxplots Scatter-plots Kombinera plots
II. Statistisk analys i R
- 1. Sannolikhetsfördelningar
R som en uppsättning statistiska tabeller Undersöker fördelningen av en uppsättning data
2. Testning av hypoteser
- Tester om en populationsmedelsannolikhetskvotstest En- och tvåprovstest Chi-Square Goodness-of-Fit-test Kolmogorov-Smirnov En-provstatistik Wilcoxon Signed-Rank Test Två-Sample Test Wilcoxon Rank Sum Test Mann-Whitney Testa Kolmogorov-Smirnov Test
3. Multipel testning av hypoteser
- Typ I Error och FDR ROC-kurvor och AUC Multiple Testing Procedures (BH, Bonferroni etc.)
4. Linjära regressionsmodeller
- Generiska funktioner för att extrahera modellinformation Uppdatera anpassade modeller Generaliserade linjära modeller Familjer Funktionen glm()
Klassificering Logistisk regression
- Linjär diskriminerande analys
III. Arbetade problem inom bioinformatik
- Kort introduktion till limma-paketet Arbetsflöde för mikroarray-dataanalys Nedladdning av data från GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397 Databearbetning (QC, normalisering, differentiellt uttryck) Vulkanplot Custering-exempel + värmekartor
Vittnesmål (9)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Kurs - Data Science for Big Data Analytics
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Innehållet, eftersom jag tyckte att det var väldigt intressant och tror att det skulle hjälpa mig under mitt sista år på universitetet.
Krishan - NBrown Group
Kurs - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Kurs - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Kurs - Data Mining & Machine Learning with R
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Kurs - Data Visualization
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Kurs - Process Mining
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Kurs - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Jag känner mig mer säker på kodning nu. Jag har aldrig gjort det förut men nu förstår jag att det inte är raketforskning och att jag kan göra det när det behövs.
Anna - Birmingham City University
Kurs - Foundation R
Machine Translated