R è contemporaneamente un linguaggio ed un ambiente per l'analisi statistica. Completamente aperto, supportato dalle migliori università del mondo, facilmente integrabile.
Elisabetta Trevisan
Horsa Advanced Analytics Senior ConsultantR è contemporaneamente un linguaggio ed un ambiente per l’analisi statistica. Completamente aperto (opensource), supportato dalle migliori università del mondo, facilmente integrabile (nativamente con le soluzioni di Teradata, IBM, SAP, Microsoft, …) pronto per i Big Data (Hadoop, Apache Spark, mpi).
Punto di forza è l’infinita disponibilità di soluzioni (package) a sostegno dei processi di data manipulation , data visualisation, machine learning, data mining e per tutte le più avanzate necessità di analisi dei dati. Tutto questo ne fa un necessario strumento nella cassetta degli attrezzi per le figure che abbiano il desiderio di estrarre informazioni dai dati.
Perché partecipare
Per cominciare un percorso di avvicinamento ad R, comprenderne tutte le potenzialità e integrarlo via via nei processi di analisi dei dati
A chi è rivolto
Il corso è rivolto a tutte quelle figure che in azienda si occupano a diverso titolo di dare senso ai dati (marketing, sales, finance, operations, crm, …).
Nessun prerequisito per i partecipanti che potranno con il browser del loro portatile accedere alle istanze R del nostro cluster per le sessioni interattive.
Obiettivi
Il corso, attraverso sessioni teoriche ed esercizi su dataset reali, permetterà di apprendere come usare R, le sue funzioni, la sua sintassi per costruire un percorso di analisi completo: dalla definizione degli obiettivi fino alla restituzione dei risultati.
Materiale / Servizi compresi
- Materiale didattico inerente la trattazione dei singoli argomenti
- Attestato di Partecipazione
- Coffee Break
- Light Lunch
Orario delle lezioni: 9:00 – 18:00
Programma
- Storia e panoramica di R (risorse e reference on-line)
- Installazione e configurazione di R (nella versione Microsoft) ed RStudio
- Gestione e installazione delle librerie (CRAN)
- Tipi di dato, oggetti e funzioni
- R I/O import ed export dei dati e interazione con i database
- dplyr per la data manipulation
- ggplot2 per la data visualization
- Gestire la dimensione tempo ed elementi di forecast
- I modelli statistici con R
