Join Yalantis and get a $1000 sign-in bonus! React.js, React Native, Python, Java, DevOps, BА. Apply now!
×Закрыть

8 бесплатных воркшопов «Data Analysis with R»

Состоялось
30 марта — 18 мая 2016
Время
19:00 — 21:00
Место
Харьков, ул. Благовещенская, 1 (бывшая Карла Маркса), Fabrika.space
Стоимость
бесплатно
Пойдут

Начиная с 30 марта каждую среду Николай Павлов, Data Scientist @ Azzurro.io, проведёт в Fabrika.space серию воркшопов Data Analysis with R.

Data Analysis with R. включает в себя 8 занятий длительностью по 2 часа, посвященных Data Science.

Расписание:

Каждую среду с 30 марта по 18 мая с 19:00 до 21:00.

План занятий

Introduction to data

R programming language
Observations and variables
Relationship between variables
Population and sample
Dependent and independent variables
Experimental design and sampling methods

Data exploration, visualization and cleaning

Data import, cleaning and manipulations
Scatter plot
Histogram, mean, variance and standard deviation
Box plots, quartiles, median and outliers
Data transformations
Categorical data, contingency tables and bar plot

Probability

Outcome, random process and Law of Large numbers
Disjoint/joint outcomes, addition rule
Independence
Conditional, marginal and joint probabilities
Multiplication Rule
Bayes theorem
Random variables, Expected Value, Variance
Probability distributions: PDF, CDF
Normal distribution
Geometric distribution
Binomial distribution

Statistical Inference

Point estimates
Confidence interval
Hypothesis testing
Type I, type II errors, power
Paired data, different of two means
T-distribution
Inference for categorical data

Regression analysis

Linear regression and least squares (LS)
Conditions for fitting regression line
Residuals analysis, R^2
Interpretation and inference
Multiple regression
Model selection
Logistic regression

Predictive Analytics

Machine learning and Supervised learning
Regression / Classification
Error functions
Linear model
Gradient descent, SGD, mini-batches
Decision Trees, Random Forest, Neural Networks, SVM
Bias-Variance tradeoff, regularization L1/L2
Cross-validation
Hyperparameters tuning

BigData, R and Apache Spark

Resilient Distributed Datasets (RDD)
Map-Reduce
SparkR, Data Frame operations
Machine Learning in Spark

Необходимо иметь при себе ноутбук с предустановленным языком R и IDE R-Studio.
Регистрация

+38 (068) 100 11 44
+38 (099) 502 32 46
info@fabrika.space

Google Calendar iCal
👍НравитсяПонравилось0
В избранноеВ избранном0
LinkedIn

1 комментарий

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Может есть смысл перечислить пакеты для инсталла, т.к. на воркшопе aikharkov.wordpress.com/...hop-r-motion-recognition были проблемы с wifi и было потрачено много времени что бы все успели скачать? Спасибо.

Подписаться на комментарии