ProgramowanieR

R dla deweloperów

24 - 26 lip 2024

Online

3 500,00 zł netto / osobę
Nie pasuje Ci żaden termin? Napisz do nas!
Zapisz więcej osób

Taniej w grupie

  • 3 osoby - 10% zniżki
  • 4 osoby - 15% zniżki
  • 5 osób - 20% zniżki
  • 6 osób - 25% zniżki
  • 7 osób - 30% zniżki
  • O szkoleniu

    Szkolenie R dla deweloperów uwzględnia najważniejsze elementy programistyczne niezbędne w pracy nad tworzeniem programów oraz pakietów w R. Coraz więcej firm i instytucji dostrzega potencjał zastosowania R jako programu do analizy danych. Dzięki temu szkoleniu zdobędziesz niezbędną wiedzę w codziennej pracy z R nad programami do analizy danych i poznasz najlepsze techniki programistyczne w R. Dzięki temu szkoleniu zdobędziesz wiedzę poszukiwaną na rynku pracy.

    Szkolenie prowadzone jest przez ekspertów data science metodą Live script. Kładziemy nacisk na praktykę dlatego w trakcie szkolenia pracujemy wyłącznie w R. Zamiast korzystać z prezentacji wszystkie koncepcje omawiamy podczas wspólnego programowania w R. Dzięki temu zdobędziesz praktyczną wiedzę i lepiej przyswoisz sobie techniki programowania.

    Dla kogo jest to szkolenie?

    Szkolenie to zostało stworzone w odpowiedzi na potrzeby zgłaszane przez naszych klientów zainteresowanych tworzeniem oprogramowania i programowaniem na potrzeby analizy danych. Jeżeli jesteś badaczem lub analitykiem danych pracującym w R i chcesz lepiej zrozumieć jak działa R oraz poszerzyć swoją wiedzę to szkolenie na pewno Ci w tym pomoże.

    Czego się nauczę?

    Po ukończeniu szkolenia, uczestnik będzie potrafił:

    • Tworzyć oprogramowanie w środowisku R
    • Programować w efektywny sposób
    • Tworzyć pakiety dla użytkowników
    • Tworzyć nowe obiekty w R
    • Przetwarzać dane
    • Tworzyć nowe metody dla istniejących funkcji
    • Tworzyć przejrzyste i efektywne skrypty
    • Automatyzować wykonanie skryptów i raportów
    • Optymalizować kod napisany w języku w R
    • Pisać funkcje dla R w języku C++
    • Program R
    • Język R
    • Koncepcje programowania w R
    • System R i język S
    • R IDE – Rstudio
    • Rozpoczęcie pracy w R
    • Obiekty i nazwy
    • Funkcje i pakiety
    • Pomoc w R
    • CRAN Task View
    • Od skryptu do funkcji
    • Funkcje i koncepcje programowania funkcyjnego
    • Debugowanie kodu
    • Interaktywne śledzenie błędów i edycja
    • Komunikaty – błędy i ostrzeżenia
    • Testowanie programów R
    • Zalety tworzenia pakietów w R
    • Koncepcje i narzędzia do tworzenia pakietów
    • Tworzenie pakietu
    • Dokumentacja pakietu
    • Testowanie pakietu
    • Dodawanie funkcji C++ i kompilacja
    • Środowisko funkcji
    • Obiekty, nazwy, referencje
    • Połączenia
    • Importowanie i eksportowanie obiektów i danych
    • Typy obiektów danych
    • Wektory
    • Funkcje wektorowe
    • Data frame
    • Operatory arytmetyczne, logiczne
    • Obliczenia numeryczne
    • Macierze i obliczenia macierzowe
    • Rozkłady statystyczne i programowanie symulacji
    • Podstawowe miary statystyczne
    • Podstawowe modele statystyczne
    • Dane tekstowe a obiekty w R
    • Importowanie danych tesktowych
    • Podstawowe manipulacje
      • Reprezentacja i kodowanie
      • Łączenie tesktu i wyników numerycznych
      • Przegląd funkcji
    • Wyrażenia regularne w R
    • Przykłady zastosowań
    • Obliczenia na danych tekstowych
    • Integracja R z Perl
    • Pakiet graphics w R
    • Podstawowe wykresy dla danych
    • Parametry graficzne
    • Rozszerzenie możliwości graficznych z pakietem ggplot2
    • Prezentacja zależności pomiędzy zmiennymi – pakiet lattice
    • Klasy
    • Obiekty klasy S3
      • Rozpoznawanie obiektów, fukcje ogólne, metody
      • Definiowanie klasy i tworzenie obiektów
      • Tworzenie nowych metod i funkcji ogólnych
      • Walidacja nowych obiektów
    • Obiekty klasy S4
      • Rozpoznawanie obiektów, fukcje ogólne, metody
      • Definiowanie klasy i tworzenie obiektów
      • Tworzenie nowych metod i funkcji ogólnych
      • Walidacja nowych obiektów
    • Klasy referencyjne
      • Definiowanie klasy referencyjnej
      • Tworzenie nowych obiektów
      • Rozpoznanawanie obiektów i metod
    • Definicja metod
    • Tworzenie nowych metod dla istniejących funkcji
    • Techniki programowania metod
    • Funkcje ogólne
    • Wybór metod przez funkcje ogólne
    • Od czego zależy szybkość wykonania skryptu
    • Benchmarking kodu
    • Wydajnośc języka R
    • Implementacja R a wydajność
    • Mierzenie wydajności
    • Praca nad wydajnością
    • Organizacja kodu
    • Gotowe rozwiązania
    • Minimalizacja nakładów
    • Wektoryzacja
    • Unikanie kopiowania
    • JIT Kompilacja kodu byte-code
    • Wielkość obiektów
    • Wykorzystanie pamięci i garbage collector
    • Profilowanie wykorzystania pamięci
    • Pakiet Rcpp
    • Podstawowe obiekty C++
    • Atrybuty i inne klasy
    • Pomocnicze funkcje – Rcpp sugar
    • Standard Template Library
    • Wywoływanie funkcji w języku C++ z poziomu R
    • Struktury danych C++
    • Tworzenie i modyfikowanie wektorów
    • Obliczenia w C++
    • Walidacja
    • Wyszukiwanie kodu źródłowego funkcji
    • Przetwarzanie kodu równoległe –multiple core CPUs
    • Wybrane pakiety przetwarzania równoległego