آموزش کامل گواهینامه برنامه نویسی R

در این دوره با مفاهیم R، مثال های کدنویسی، ساختارهای داده، حلقه ها، توابع، پکیج ها، نمودارها و چارت ها، داده، فایل ها و تصمیم گیری در R آشنا می شوید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• دانش عملی عمیق زبان در برنامه نویسی R
• تبدیل شدن به دانشمند داده، مهندس داده، تحلیلگر یا مشاور داده
• اصول و راه اندازی زبان R
• آشنایی با RStudio
• متغیرها و تایپ های داده
• ویژگی های ورودی-خروجی در R
• عملگرها در R
• ساختارهای داده در R
• بردارها، لیست ها و کاربردهای آن ها
• برنامه های R برای لیست ها و بردارها در RStudio
• ماتریس و کاربرد ماتریس ها در R با برنامه های R
• آرایه ها با برنامه های R برای آرایه ها در RStudio
• دیتافریم ها و برنامه های R برای دیتافریم در RStudio
• فاکتورها، کاربرد فاکتورها، برنامه های R برای فاکتورها در RStudio
• تصمیم گیری در R، انواع دستورات های تصمیم گیری با برنامه های R
• حلقه ها در R، فلوچارت ها و برنامه ها برای حلقه ها در R
• توابع در R
• رشته ها در R
• پکیج ها در R
• مدیریت داده و فایل در R
• ترسیم نمودار در R (گراف ها، چارت ها، نمودارها و هیستوگرام ها)
• نوشتن برنامه های پیچیده R برای سناریوهای صنعتی کاربردی

پیش نیازهای دوره

• اشتیاق و عزم راسخ برای گذاشتن نشان خود در جهان

توضیحات دوره

R زبان برنامه نویسی است که طیف گسترده ای از تکنیک های آماری (مدل سازی خطی و غیرخطی، آزمون های آماری کلاسیک، تحلیل سری های زمانی، طبقه بندی، خوشه بندی) و تکنیک های گرافیکی را ارائه می دهد و بسیار توسعه پذیر است.

در حالی که چیزی به نام زبان S وجود دارد که اغلب وسیله انتخابی برای تحقیق در متدولوژی آماری است، از سوی دیگر R مسیر متن باز را برای مشارکت در آن فعالیت فراهم می کند. R چیزی جز مجموعه یکپارچه امکانات نرم افزاری برای دستکاری داده، محاسبه داده و نمایش گرافیکی آن نیست. R شامل یک مرکز مدیریت و ذخیره سازی موثر داده، مجموعه ای از عملگرها برای محاسبات روی آرایه ها، به ویژه ماتریس ها، کالکشن بزرگ، منسجم و یکپارچه از ابزارهای میانی برای تحلیل داده، امکانات گرافیکی برای تحلیل داده و نمایش روی صفحه نمایش یا یک نسخه چاپی است. R یک زبان برنامه نویسی به خوبی توسعه یافته، ساده و موثر است که شامل شرطی ها، حلقه ها، توابع بازگشتی تعریف شده توسط کاربر و امکانات ورودی و خروجی است.

R را می توان به عنوان نسخه یکپارچه یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزاری برای تجزیه و تحلیل آماری، نمایش گرافیکی و گزارش دهی در نظر گرفت. R توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن در دانشگاه اوکلند، نیوزلند ایجاد شد و در حال حاضر توسط تیم هسته توسعه R توسعه یافته است. R به صورت رایگان تحت مجوز عمومی GNU در دسترس است و نسخه های باینری از پیش کامپایل شده برای سیستم عامل های مختلف مانند لینوکس، ویندوز و مک ارائه شده است. این زبان برنامه نویسی، R نامگذاری شد که بر اساس حرف اول نام کوچک دو مولف R (رابرت جنتلمن و راس ایهاکا) و تا حدی نمایشنامه ای بر اساس نام لابراتوارهای بل زبان S بود.

این دوره برنامه نویسی R توسط Uplatzis برای برنامه نویسان نرم افزار، آماردانان و داده کاوان طراحی شده که مشتاقانه منتظر توسعه نرم افزار آماری با استفاده از برنامه نویسی R هستند. حتی اگر مبتدی هستید، این دوره R بهترین مکان برای شروع است. اگر می خواهید زبان برنامه نویسی R را به عنوان یک مبتدی درک کنید، این دوره برنامه نویسی R به شما درک کافی از تقریبا تمام مفاهیم این زبان ارائه می دهد که از آنجا می توانید خود را به سطوح بالاتری از تخصص برسانید. آموزش R به شما فرصت می دهد تا عمیقا در برنامه نویسی R غوطه ور شوید و مهارت های R خود را از ابتدا بسازید. برای استفاده حداکثری از آموزش برنامه نویسی R، باید در ادامه آموزش ها تمرین کنید.

پس از اتمام موفقیت آمیز دوره آموزشی برنامه نویسی R، قادر به انجام موارد زیر خواهید بود:

• تسلط به استفاده از محیط تعاملی R و RStudio
• توسعه R با نصب پکیج های R
• بررسی و درک نحوه استفاده از مستندات R
• خواندن داده ساختاریافته به R از منابع مختلف
• درک تایپ های مختلف داده در R
• درک ساختارهای مختلف داده در R
• ساختارهای برنامه نویسی R - متغیرها، توابع، دستکاری رشته ها، حلقه ها و غیره
• انجام تصمیم گیری با استفاده از R
• توانایی انجام مدیریت داده و فایل در R
• پکیج ها در R
• ترسیم نمودار و مصورسازی در R
• و خیلی موارد دیگر

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه دهندگان R و توسعه دهندگان داده
• دانشمندان داده - R و پایتون
• تازه کاران و مبتدیانی که مشتاق شغلی در برنامه نویسی و تجزیه و تحلیل آماری هستند.
• مهندسان داده و تحلیلگران آماری
• برنامه نویسان R و پایتون
• مشاوران فنی و تحلیلی
• کسی که مایل به یادگیری علم داده و یادگیری ماشین است.
• توسعه دهندگان اصلی R
• تحلیلگران مدل سازی R
• توسعه دهندگان نرم افزار داده
• تحلیلگران مالی و بازاریابی
• مهندسان نرم افزار
• توسعه دهندگان وب اپلیکیشن
• تحلیلگران و مشاوران کسب و کار
• علاقه مندان به علم داده و یادگیری ماشین