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 Consultant
R è contemporaneamente un linguaggio ed un ambiente per l’analisi statistica. Completamente aperto (opensource), supportato dalle migliori università del mondo e facilmente integrabile. 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 datiA 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, ecc.).Obiettivi
Il corso – attraverso sessioni teoriche, esercizi e analisi di casi reali – aiuta i partecipanti ad apprendere come usare R, le sue funzioni e tutti gli elementi necessari per costruire un percorso di analisi completo: dalla definizione degli obiettivi fino alla restituzione dei risultati. I casi reali proposti saranno focalizzati su temi di business di interesse per i partecipanti, così da fornire sin da subito spunti concreti di applicazione.Materiale / Servizi compresi
- Slide ed esercizi
Struttura del Corso
Il corso si articola in 3 lezioni da 3 ore ciascuna; una volta iscritti, i partecipanti riceveranno il link di accesso alla piattaforma.Date lezioni
- martedì 14 luglio
- giovedì 16 luglio
- mercoledì 22 luglio
Orario lezioni
- 14:30 – 17:30
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
