Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Dag 1
Inleiding en voorrondes
- R gebruiksvriendelijker maken, R en beschikbare GUI's Rstudio Gerelateerde software en documentatie R en statistiek R en statistieken R interactief gebruiken Een inleidende sessie Hulp krijgen bij functies en mogelijkheden R-opdrachten, hoofdlettergevoeligheid, etc. Terugroepen en corrigeren van eerdere opdrachten Uitvoeren van opdrachten van of omleiden van uitvoer naar een bestand Gegevensduurzaamheid en het verwijderen van objecten
Eenvoudige manipulaties; getallen en vectoren
- Vectoren en toewijzing Vectorrekenkunde Regelmatige reeksen genereren Logische vectoren Ontbrekende waarden Karaktervectoren Indexvectoren; subsets van een dataset selecteren en wijzigen Andere typen objecten
Objecten, hun modi en attributen
- Intrinsieke attributen: modus en lengte De lengte van een object wijzigen Attributen verkrijgen en instellen De klasse van een object
Geordende en ongeordende factoren
- Een specifiek voorbeeld De functie tapply() en ragged arrays Geordende factoren
Arrays en matrices
- Arrays Array-indexering. Subsecties van een array Indexmatrices De functie array() Gemengde vector- en arrayberekeningen. De recyclingregel
Lijsten Lijsten samenstellen en wijzigen Lijsten aaneenschakelen
Dataframes Het maken van dataframes
- hechten() en losmaken()
Txt-bestanden CSV-bestanden XLS, XLSX-bestanden SPSS, SAS, Stata,… en andere formaten gegevens Exporteren van gegevens naar txt, csv en andere formaten Toegang tot gegevens uit databases met behulp van SQL-taal
- Waarschijnlijkheidsverdelingen
R als een set statistische tabellen. Onderzoek naar de distributie van een set gegevens. Toetsen met één en twee steekproeven
- Groepering, lussen en voorwaardelijke uitvoering
Gegroepeerde expressies Controle-instructies Voorwaardelijke uitvoering: if-instructies Herhaalde uitvoering: voor lussen, herhaling en while
- Dag 3
Uw eigen functies schrijven
- Eenvoudige voorbeelden Nieuwe binaire operatoren definiëren Benoemde argumenten en standaardwaarden Het argument '...' Toewijzingen binnen functies Meer geavanceerde voorbeelden Efficiëntiefactoren in blokontwerpen Alle namen in een afgedrukte array laten vallen Recursieve numerieke integratie
Domein
Het aanpassen van de omgeving
- Klassen, generieke functies en objectoriëntatie
Ongecontroleerd leren Analyse van hoofdcomponenten
- Clustermethoden (k-means, hiërarchische clustering, k-medoids)
Uitvoer van R combineren met tekst HTML- en pdf-documenten maken
Requirements
Goed inzicht in statistiek.
21 Hours
Getuigenissen (3)
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Cursus - R Fundamentals
I enjoyed that it was very hands-on, so we were constantly having the chance to try things on, rather than just sitting listening to a lecture (for example). I felt like I am now able to go away and start using R, which I haven't been able to do before
Kathy Baisley - Africa Health Research Institute
Cursus - R Fundamentals
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
