Warsztaty analityka Data Science w R

887 zł*
*Podana cena kursu jest ceną:

  • brutto (zawiera podatek VAT 23%), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne nie prowadzące działalności gospodarczej;
  • netto (nie zawiera podatku VAT 23% – cena brutto 1091,01 zł), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą lub osoby prawne;
  • obowiązującą dla płatności przed rozpoczęciem kursu.
Cena zawiera m.in. certyfikat zdania egzaminu (na podstawie rozwiązanych zadań sprawdzających), zaświadczenie ukończenia kursu (na podstawie obecności), komplet materiałów z pełnymi rozwiązaniami, darmowe konsultacje (więcej), zajęcia w sali komputerowej lub w formie zdalnej (więcej) – do wyboru.
(za 30 godzin dydaktycznych)
*Szczegóły cenowe
Text Mining i Web Scraping - MasteR - LabMasters

Poziom średnio zaawansowany + zaawansowany

30 godzin dydaktycznych

Zajęcia w sali komputerowej

Zaświadczenie ukończenia

Ocena kursu: 4,45/5,00 – 83% ocen co najmniej 4 (w skali od 1 do 5)

Koordynator: Piotr Ćwiakowski (pcwiakowski@labmasters.pl)

Oprogramowanie: R / R Studio

Miejsce: Wydział Nauk Ekonomicznych UW, Warszawa ul. Długa 44/50 (mapa)

Opis kursu

Na kursie „Warsztaty analityka Data Science w R”, przekazujemy uczestnikom zestaw zaawansowanych kompetencji w dziedzinie przetwarzania danych – Data Science Toolbox. Około 70% pracy analityka polega na pozyskaniu danych, czyszczeniu, transformacji i przygotowaniu do dalszych analiz. Kolejne 10% spędza na modelowaniu, a ostatnie 20% na wizualizacji wyników i ich intuicyjnym raportowaniu. Celem kursu jest zatem usprawnienie i skrócenie czynności, które stanowią 90% czasu typowego projektu Data Science.

Kluczem do sukcesu jest automatyzacja pracy i wykorzystanie odpowiednich pakietów. Aby móc skrócić czas od otrzymania danych do otrzymania wyników, należy rozbudować kompetencje narzędziowe w różnych dziedzinach: umiejętność płynnej pracy w języku R, znajomość technik programowania funkcyjnego i obiektowego, umiejętność optymalizacji kodu (np. obliczenia równoległe) a także wiedzę o zaawansowanych metodach wizualizacji danych (pakiet Shiny). Na zajęciach prezentujemy gotowe skrypty (gotowe przepisy) do efektywnej i efektownej analizy danych. Dzięki temu Słuchacze po kursie pracują szybciej – a ich analizy zaskakują nie tylko precyzją i tempem opracowania, ale i atrakcyjną stroną wizualną.

Program kursu zakłada znajomość podstaw programu R. U uczestników mile widziane jest również pewne doświadczenie w pracy z danymi. Ciężar kursu położony jest na rozwiązywanie praktycznych problemów, które napotykamy w projektach analitycznych. Kurs nawiązuje do technik uczenia maszynowego, ale ich znajomość nie jest wymagana od Słuchaczy.

Zapisy

Rejestracja na kurs jest aktywna

Termin: 7.11.2022-23.11.2022, poniedziałki i środy w godz. 16.30-20.30.
Daty zajęć: 7.11, 9.11, 14.11, 16.11, 21.11, 23.11.
Stan zapisów: rejestracja aktywna do 4.11.2022 do godz. 8.00 lub do wyczerpania miejsc.
Uwaga: ta edycja kursu realizowana jest jedynie w formie zdalnej.

Zgłoś zainteresowanie

Jeżeli jesteś zainteresowany(a) wzięciem udziału w kursie realizowanym na żywo, ale w późniejszym terminie, zgłoś wstępną chęć uczestnictwa. Dzięki temu, wcześniej niż inni otrzymasz informację o zapisach i będziesz mieć pierwszeństwo w rejestracji.

Tematyka kursu

Elementy programowania w R.

Instrukcje warunkowe i pętle, własnych funkcji, rodzina funkcji apply, debugowanie funkcjo, programowanie defensywne, profilowanie kodu R, optymalizacja i przyśpieszanie obliczeń, pozostałe dobre praktyki w pisaniu kodów, modyfikacja ustawień R i RStudio, elementy pakietu Rcpp w R.
Materiały dodatkowe: przegląd obiektów i systemów obiektowych w R, obliczenia równoległe.

Zaawansowane przetwarzanie i wizualizacja danych.

Efektywne przetwarzanie dużych zbiorów z pakietem data.table, komunikacja z MS Excel i bazami danych SQL, przegląd zaawansowanych technik wizualizacji danych w ggplot2.
Materiały dodatkowe: efektywny import danych tekstowych, techniki imputacji danych w pakietach mice i simputation. Wykorzystanie pakietu purrr w pracy ze skomplikowanymi listami. Przegląd wykresów interaktywnych (m. in. pakiety: plotly, ggiraph i inne).

Eksploracja tekstów (tidytext, tm, quanteda).

Przetwarzanie danych tekstowych (polskich i angielskich) w pakietach stringr, lubridate, glue, tidytext, tm. Wykorzystanie wyrażeń regularnych (regex), budowa i czyszczenie korpusu w podejściu bag-of-words, tokenizacja, stemming, lematyzacja, lista stop-words, N-gramy, konstrukcja Document Term Matrix (DTM) z różnymi wagami. Wizualizacja danych tekstowych.
Materiały dodatkowe: klasteryzacja dokumentów, analiza sentymentu (po polsku i po angielsku), analiza tematów (topic analysis). Analiza tekstu z pakietem quanteda.

Aplikacje webowe w Shiny.

Tworzenie podstawowego widoku aplikacji Shiny (funkcje: titlePanel, sidebarPanel, mainPanel), wypełnianie paneli (tagi w Shiny). Przegląd i omówienie rodzajów widgetów, lista input, zasady przesyłania obiektów, omówienie funkcji klasy output i funkcji renderujących.
Materiały dodatkowe: optymalizacja aplikacji webowych (programowanie webowe), zaawansowany design aplikacji.

Web scraping (rvest, RSelenium).

Omówienie formatów JSON oraz XML. Przykłady stosowania Xpath w nawigacji i wyszukiwaniu informacji na stronach www. Scrapowanie stron statycznych, nawigacja po serwisie. Symulacja sterowania przeglądarką z pakietem RSelenium.

Czego się nauczysz

Dzięki kursowi Warsztaty analityka Data Science w R poznasz program R w stopniu zaawansowanym. Będziesz potrafił projektować krótkim czasie przetwarzać wyjściowe, nieoczyszczone i nieustrukturyzowane dane do postaci gotowej do dalszych analiz (statystycznych, ekonometrycznych bądź Machine Learning). Poznasz techniki przyśpieszania pracy w programie R (m. in. optymalizacja kodu i przetwarzanie równoległe). Nauczymy Cię również programować w R, dzięki czemu będziesz mógł automatyzować powtarzalne czynności. Dodatkowo, poznasz funkcje i metody pracy na danych tekstowych i będziesz umiał wykorzystywać w praktyce siłę wyrażeń regularnych. Na kursie przekazujemy również zaawansowanych metodach wizualizacji raportowania danych, dzięki czemu Twoje prezentacje i raporty będą przyciągać także od strony wizualnej, nie tylko merytorycznej.

Opinie uczestników

„Bardzo dobrze prowadzony kurs. Polecam!”
„Bardzo dużo wiedzy przekazanej w przejrzysty i zrozumiały sposób!”
„Super materiały oraz sposob prowadzenia”
„Widać ogrom wiedzy i umiejętność jej przekazywania :)”
„Prowadzący jest bardzo profesjonalny, w bardzo ciekawy i jasny sposób tłumaczy zagadnienia poruszane na zajęciach.”
„+ ogrom materiałów i ćwiczeń ; prowadzący przykładający się do jak najlepszych odpowiedzi na pytania i wątpliwości”
„Bardzo wysoko oceniam kurs, prowadzenie, przygotowanie, tematykę zajęć”
„Kurs bardzo dobry, a zagadnienia są wykorzystywane w codziennej pracy na dużych zbiorach danych.”
„Wysoka jakość merytoryczna i dostosowanie do potrzeb biznesowych.”
„Po prostu super!!”
„Bardzo dobry, kompetentny prowadzący. Materiały bardzo przydatne.”
„Kurs prowadzony w odpowiednim tempie by objąć najważniejszy zakres materiału. Materiały są obszerne i pomocne w codziennej pracy.”
„Bardzo ciekawy i wymagający. W szczególności pożyteczne są ćwiczenia, wymagają wtedy uważnego śledzenia i natychmiast sprawdzenia tego co wydaje się zrozumiałe.”
„Bardzo dobrze przygotowane poruszone zagadnienia. Materiał z kursu jest must have w pracy, która wymaga bardzo dobrej znajomości R. POLECAM!”