زبان برنامه نویسی R یکی از قدرتمندترین، محبوب ترین و تخصصی ترین ابزارها در دنیای تحلیل داده، علم داده و پژوهش های آماری است. در دوره آموزش زبان R برای تحلیل داده، شما گام به گام از مفاهیم پایه برنامه نویسی شروع می کنید و تا سطح اجرای تحلیل های آماری پیچیده، مصورسازی حرفه ای داده ها و ساخت مدل های یادگیری ماشین پیش می روید.
اگر به دنبال ورود به بازار کار جذاب و پرتقاضای علم داده هستید یا می خواهید داده های کسب و کار و پژوهش های علمی خود را به صورت استاندارد پاک سازی، مدل سازی و تحلیل کنید، زبان R انتخابی بی نقص است. در این دوره با کتابخانه های استاندارد پردازش داده مانند dplyr و tidyr، ابزار قدرتمند مصورسازی ggplot2 و ابزار ساخت گزارش های تعاملی R Markdown به شکل عملی کار خواهید کرد.
این مجموعه آموزشی در قالب ۵ ساعت آموزش ساختاریافته، ۱۴ ویدیو کاربردی در قالب ماژول های منظم و زیرنویس روان فارسی آماده ارتقای دانش تخصصی شماست!
دوره آموزش زبان R چه مزایایی دارد؟
- تسلط بر نحوه نوشتن و اجرای اسکریپت های کاربردی R برای مدیریت داده های ساختاریافته و نامنظم
- یادگیری اصول پیش پردازش، تبدیل، فیلتر و آماده سازی مجموعه داده های واقعی با پکیج های dplyr و tidyr
- توانایی خلق نمودارها و مصورسازی های جذاب، دقیق و حرفه ای به کمک کتابخانه محبوب ggplot2
- اجرای انواع تحلیل های آماری پایه و پیشرفته مانند آزمون فرضیه، تحلیل واریانس و رگرسیون
- ساخت و اعتبارسنجی مدل های یادگیری ماشین برای مسائل طبقه بندی، پیش بینی و خوشه بندی
- تولید خروجی ها و گزارش های پژوهشی و تجاری شکیل و استاندارد با استفاده از محیط R Markdown
ویژگی های دوره آموزش برنامه نویسی R
- آموزش گام به گام و پروژه محور مناسب برای افراد مبتدی و مشتاقان ورود به حوزه داده
- پوشش زنجیره کامل فرآیند کار با داده از وارد کردن دیتا تا استخراج بینش های کاربردی
- همراه با زیرنویس هماهنگ فارسی و انگلیسی جهت تسریع روند یادگیری اصطلاحات فنی
- امکان بهره مندی از پشتیبانی رایگان و پاسخ به سوالات رایگان برای حل چالش های آموزشی
- امکان مشاهده درس های نمونه ابتدایی به صورت رایگان پیش از خرید نهایی دوره
آموزش برنامه نویسی R در یک نگاه سریع:
این ویدیوی معرفی را مشاهده فرمایید تا با نحوه تدریس، محیط زبان R و اهداف آموزشی دوره آشنا شوید:
پیش از بررسی دقیق سرفصل های این دوره، بهتر است نگاهی به جایگاه ویژه R در صنایع امروز بیندازیم…
چرا یادگیری زبان R برای متخصصان داده ضروری است؟
بر خلاف بسیاری از زبان های برنامه نویسی عمومی، زبان R از همان ابتدا به صورت اختصاصی برای تحلیل های آماری، پردازش داده و رسم نمودارهای ریاضی طراحی شده است. اکوسیستم غنی پکیج های R این امکان را فراهم می کند که با نوشتن چند خط کد ساده، پیچیده ترین مدل های رگرسیونی، الگوریتم های هوش مصنوعی و نمودارهای تحلیلی را پیاده سازی کرده و تصمیم گیری های داده محور را برای سازمان ها دقیق تر و سودآورتر کنید.
چه مباحثی در این آموزش پوشش داده می شوند؟
- آشنایی با انواع داده ها، متغیرها، بردارها، ماتریس ها، دیتافریم ها و توابع در R
- اصول تمیزکاری داده های مفقود، فیلترگذاری و تجمیع داده با توابع استاندارد
- رسم انواع نمودارهای ستونی، پراکندگی، هیستوگرام و جعبه ای با ggplot2
- مفاهیم آمار توصیفی و استنباطی، برازش مدل رگرسیون خطی و چندگانه
- یادگیری ماشین با الگوریتم های پیش بینی، دسته بندی و خوشه بندی داده ها
- مستندسازی تحلیل ها و به اشتراک گذاری گزارش ها از طریق R Markdown
مزایای استفاده از R در کسب و کار و پژوهش
- تسریع فرآیند تبدیل داده های خام به تصمیم های استراتژیک تجاری
- ساخت بصری سازی های داده ای بسیار چشم نواز جهت ارائه در جلسات مدیریتی
- پیاده سازی مدل های پیش بینی رفتار مشتریان و روند فروش آینده بازار
- دسترسی به هزاران پکیج متن باز و قدرتمند بدون نیاز به پرداخت هزینه لایسنس
دلایل تمایز این پکیج آموزشی
- مسیر یادگیری شفاف: طبقه بندی آموزش در ۱۴ ماژول هدفمند و متوالی
- تمرکز بر بازار کار: یادگیری ابزارهای واقعی مورد نیاز در آگهی های استخدامی علم داده
- بدون حاشیه: پرداختن به کدهای کاربردی به دور از مباحث محض دانشگاهی
- تلفیق آمار و یادگیری ماشین: ایجاد پایه ای محکم برای ورود به مباحث هوش مصنوعی
آنچه در این دوره با هم می آموزیم:
ویدیوی زیر را تماشا کنید تا بخش هایی از محیط اسکریپت نویسی و شیوه کدنویسی در این پکیج را ببینید:
در ادامه نگاهی دقیق به عناوین و ساختار دروس این آموزش خواهیم داشت…
سرفصل های دوره ویدیویی برنامه نویسی R برای علم داده
این دوره جامع در ۱۴ درس ساختاریافته در قالب ماژول های تخصصی به شرح زیر ارائه شده است:
- مقدمات کار با R و محیط توسعه، ساختارهای داده و توابع
- پاک سازی، مرتب سازی و تغییر شکل مجموعه داده ها
- رسم نمودارهای آماری و بصری سازی پیشرفته داده با ggplot2
- مدل سازی آماری، رگرسیون و ارزیابی کیفیت مدل
- مفاهیم یادگیری ماشین، خوشه بندی و تولید گزارش های نهایی
سرفصل های تفکیکی دوره:
ماژول های آموزشی دوره:
- درس ۱: ماژول اول – معرفی دوره و مقدمات محیط برنامه نویسی R
- درس ۲: ماژول دوم – انواع داده ها، متغیرها و ساختارهای برداری
- درس ۳: ماژول سوم – ماتریس ها، فاکتورها و لیست ها در R
- درس ۴: ماژول چهارم – کار با ساختار دیتافریم (Data Frame) و وارد کردن فایل ها
- درس ۵: ماژول پنجم – ساختارهای کنترلی، شرط ها و حلقه ها
- درس ۶: ماژول ششم – توابع سفارشی و اسکریپت نویسی در R
- درس ۷: ماژول هفتم – پاک سازی و دستکاری داده با dplyr و tidyr
- درس ۸: ماژول هشتم – اصول مصورسازی داده و ورود به ggplot2
- درس ۹: ماژول نهم – طراحی نمودارهای پیشرفته آماری با ggplot2
- درس ۱۰: ماژول دهم – آمار توصیفی و آزمون های فرض آماری
- درس ۱۱: ماژول یازدهم – تحلیل مدل های رگرسیونی خطی و لجستیک
- درس ۱۲: ماژول دوازدهم – مبانی یادگیری ماشین، تقسیم داده و ارزیابی مدل
- درس ۱۳: ماژول سیزدهم – الگوریتم های طبقه بندی و خوشه بندی داده ها
- درس ۱۴: ماژول چهاردهم – گزارش نویسی حرفه ای با R Markdown و جمع بندی نهایی
مهارت های به دست آمده پس از پایان دوره…
- توانایی نگارش و اجرای اسکریپت های تحلیلی R برای حل مسائل واقعی
- تسلط کامل بر پاک سازی داده های کثیف و آماده سازی آن ها برای مدل سازی
- قابلیت رسم نمودارهای داده ای جذاب جهت مصورسازی الگوها و همبستگی ها
- مهارت ساخت مدل های رگرسیون و ارزیابی صحت عملکرد آن ها با شاخص های علمی
- توانایی ساخت گزارش های تعاملی و خودکار جهت ارائه نتایج به ذی نفعان پروژه
این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟
- علاقه مندان به علم داده و تحلیل داده: افرادی که قصد دارند مسیر شغلی خود را در دنیای داده آغاز کنند.
- دانشجویان و محققان رشته های مختلف: پژوهشگرانی که برای مقالات و پایان نامه ها نیازمند ابزار قدرتمند تحلیل آماری هستند.
- کارشناسان کسب و کار و تحلیل گران مالی: افرادی که می خواهند بینش های دقیق تری از شاخص های بازار استخراج کنند.
- برنامه نویسان پایتون یا زبان های دیگر: توسعه دهندگانی که تمایل دارند زبان تخصصی جامعه آماری را نیز به جعبه ابزار خود بیفزایند.
۴ گام کلیدی برای موفقیت در مسیر تحلیل داده با R
- درک ساختارهای داده ای: تسلط بر وکتورها، دیتافریم ها و نحوه ذخیره سازی مقادیر
- پیش پردازش داده ها: توانایی پالایش و تمیزکاری اطلاعات ناقص یا غیرساختاریافته
- تصویرسازی موثر: استفاده از نمودارها برای روایت داستان پشت اعداد و ارقام
- مدل سازی آماری: به کارگیری الگوهای آماری جهت کشف الگوها و پیش بینی آینده
قبل از یادگیری» پیش نیاز دوره آموزش زبان R برای تحلیل داده چیست؟
برای شرکت در این دوره هیچ گونه پیش نیاز تخصصی یا سابقه برنامه نویسی قبلی لازم نیست؛ آشنایی مقدماتی با کاربری کامپیوتر و علاقه مندی به یادگیری مباحث داده کافی خواهد بود.
پس از یادگیری» دوره بعدی پس از این آموزش چیست؟
پس از اتمام این دوره، می توانید مهارت های خود را با دوره های پایتون برای علم داده، یادگیری عمیق، تحلیل سری های زمانی و ابزارهای هوش تجاری مانند Power BI و Tableau تکمیل کنید.
ثبت نام و دریافت دوره:
جهت دریافت این دوره آموزشی، از طریق باکس ثبت نام در بالای همین صفحه اقدام نمایید. دسترسی به ویدیوها، سرفصل ها و فایل های تمرینی دوره بلافاصله پس از تکمیل ثبت نام در پنل کاربری شما فراهم خواهد بود.
برنامه نویسی R برای تحلیل داده و علم داده یک دوره جامع می باشد که بر مبنای ۲ دسته از مخاطبین تنظیم شده است (“کاملا مبتدی و بدون دانش در این زمینه” و “حرفه ای و متخصص”). به همین جهت شما الزاما نیاز به پیشنیاز خاصی ندارید اما اگر تمایل به طی کردن یک مسیر یادگیری کامل در زمینه این زمینه را دارید، نیاز است تا مطابق مسیر استاندارد بین المللی و طبق یک برنامه از پیش تعیین شده، حرکت کنید و قبل از این دوره، طبق ترتیب زیر دوره ها را بگذرانید:
امیدواریم نقشه راه برای شما کاملا روشن و شفاف شده باشد.
این آموزش تاکنون نیاز به آپدیت نداشته است و کاملاً بروز می باشد!
چنانچه احساس می‌کنید این آموزش نیاز به آپدیت و بروزرسانی دارد لطفاً این موضوع را با ما در میان بگذارید.
- در آپدیت باکس این آموزش، موردی یافت نشد.
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.