Linguaggio R per l'analisi dei dati - corso 50.000 rubli. da Otus, formazione 4 mesi, data 31 agosto 2023.
Miscellanea / / December 08, 2023
Sviluppo sistemi di trading algoritmico dal 2016. In precedenza, ha lavorato nella consulenza informatica e ha svolto ricerche per le più grandi aziende russe e internazionali (Aeroflot, InterRAO, Banca centrale, FMI, BNP Paribas Investment Partners, Monetary...
Sviluppo sistemi di trading algoritmico dal 2016. In precedenza, ha lavorato nella consulenza informatica e ha svolto ricerche per le più grandi aziende russe e internazionali (Aeroflot, InterRAO, Banca centrale, FMI, BNP Paribas Investment Partners, Monetary Authority of Singapore).Impegnato nella scienza e svolto ricerche in laboratori scientifici (Prognoz Risk Lab, Laboratorio di criptoeconomia e sistemi Blockchain).15 anni di esperienza lavorativa con R, organizzatore del primo gruppo R in Russia, autore di biblioteche popolari per l'utilizzo di R in finanza (rusquant, tcsinvest), relatore regolare alla conferenza R in Finance (Chicago, STATI UNITI D'AMERICA). Dal 2011 co-organizzatore della conferenza internazionale Perm Winter School. Insegnante professionista. Dal 2016 ha tenuto corsi su più di 10 discipline in varie università (Scuola superiore di economia, Università nazionale di ricerca statale di Perm). Candidato di Scienze Economiche.
Mi occupo di analisi dei media dal 2011. Utilizzo R dal 2014. Faccio parte del team di un'agenzia di comunicazione che fornisce una gamma di servizi di comunicazione dal supporto alle PR e al lavoro di servizio stampa fino all'analisi completa del campo dell'informazione. Nostro...
Mi occupo di analisi dei media dal 2011. Utilizzo R dal 2014. Faccio parte del team di un'agenzia di comunicazione che fornisce una gamma di servizi di comunicazione dal supporto alle PR e al lavoro di servizio stampa fino all'analisi completa del campo dell'informazione. La nostra base clienti principale è costituita da organizzazioni no-profit e governative. Utilizzo R nel mio lavoro per automatizzare processi, analizzare testi (storytelling, topic modeling, riconoscimento di entità), analizzare i risultati di sondaggi e sviluppare questionari. Creata una dashboard interattiva su Shiny, combinando i dati provenienti dalle API dei sistemi di monitoraggio e i risultati delle analisi degli esperti. Stack principale: R, Python, SPSS, git Teacher
Nozioni di base sulla lingua
-Argomento 1.Applicazione pratica
-Argomento 2. Tipi di dati di base, vettori e semplici operazioni su di essi
-Argomento 3. La vettorizzazione come base di tutto
-Argomento 4.Liste e loro casi particolari: dataframe
-Argomento 5. Strutture di controllo
-Argomento 6.Funzioni
Ricevendo dati
-Argomento 7.File di tabella flat e xlsx (x)
-Argomento 8.JSON/XML e ricezione di dati sulla rete
-Argomento 9. Ottenere dati dal database
-Argomento 10.Archiviazione di oggetti e data laghi: freccia, parquet, orc
-Argomento 11.Risultati della registrazione
Elaborazione dati
-Argomento 12. Dati ordinati, elaborazione con dplyr/tidyr
-Argomento 13.Elaborazione aggiuntiva utilizzando tidyverse (lubridate, forcats, stringr)
-Argomento 14. Approccio funzionale alla trasformazione con il pacchetto purrr
-Argomento 15. Un'alternativa potente e concisa: data.table
-Argomento 16.Altre opzioni (dtplyr, dbplyr, collassa)
-Argomento 17. Un po' di calcolo parallelo
Visualizzazione dati
-Argomento 18.Grafica di base in R
-Argomento 19.ggplot2 – strumenti di base (varie geometrie)
-Tema 20.ggplot2 - funzionalità aggiuntive (sfaccettatura, modifica delle scale, modifica del sistema di coordinate)
-Argomento 21. Grafica interattiva – trama, digrammi, echartr
-Argomento 22. Visualizzazione delle tabelle utilizzando gt
Presentazione dei risultati dell'analisi
-Tema 23.Rmarkdown e quarto
-Argomento 24.Shiny – nozioni di base sullo sviluppo di applicazioni analitiche (UI + Server)
-Argomento 25.Shiny – reattività dell'applicazione e monitoraggio dell'attività dell'utente
Fondamenti di statistica e machine learning
-Tema 26. Pacchetto Tidymodels
-Pacchetto tema 27.mlr3
-Tema 28. Pacchetto h2o
Sviluppo e consegna
-Argomento 29.Test, gestione degli errori e registrazione
-Argomento 30.Codice in esecuzione – cron
-Argomento 31.Codice in esecuzione – finestra mobile
-Argomento 32.Codice in esecuzione – gitlab ci
Lavoro di progetto
-Argomento 33. Selezione dell'argomento e organizzazione del lavoro del progetto
-Argomento 34. Consultazione su progetti e compiti a casa
-Tema 35.Tutela dell'opera di progettazione. Riassumendo il corso