Schulungsübersicht
I. Einleitung und Vorbemerkungen
1. Übersicht
- R benutzerfreundlicher machen, R und verfügbare GUIs Rstudio Verwandte Software und Dokumentation R und Statistiken Interaktive Verwendung von R Eine Einführungssitzung Hilfe zu Funktionen und Features erhalten R-Befehle, Groß-/Kleinschreibung usw. Abrufen und Korrigieren früherer Befehle Ausführen von Befehlen von oder Umleiten der Ausgabe zu eine Datei, Datenpermanenz und Entfernen von Objekten Go aus der Programmierpraxis: Eigenständige Skripte, gute Lesbarkeit, z. B. strukturierte Skripte, Dokumentation, Markdown-Installation von Paketen; CRAN und Bioleiter
2. Daten lesen
- Txt-Dateien (read.delim) CSV-Dateien
3. Einfache Manipulationen; Zahlen und Vektoren + Arrays
- Vektoren und Zuweisung Vektorarithmetik Generieren regelmäßiger Folgen Logische Vektoren Fehlende Werte Zeichenvektoren Indexvektoren; Auswählen und Ändern von Teilmengen eines Datensatzes. Arrays
Listen Erstellen und Ändern von Listen. Verketten von Listen
- Datenrahmen Erstellen von Datenrahmen
6. Mehr zum Lesen von Daten
- XLS-, XLSX-Dateien, Readr- und ReadXL-Pakete, SPSS, SAS, Stata usw. und andere Datenformate. Exportieren von Daten in TXT, CSV und andere Formate
6. Gruppierung, Schleifen und bedingte Ausführung
- Gruppierte Ausdrücke Kontrollanweisungen Bedingte Ausführung: if-Anweisungen Wiederholte Ausführung: For-Schleifen, Repeat und While-Einführung in Apply, Lapply, Sapply, Tapply
7. Funktionen
- Funktionen erstellen Optionale Argumente und Standardwerte Variable Anzahl von Argumenten Umfang und seine Konsequenzen
8. Einfache Grafiken in R
- Erstellen eines Diagramms, Dichtediagramme, Punktdiagramme, Balkendiagramme, Liniendiagramme, Kreisdiagramme, Boxplots, Streudiagramme, Kombinationsdiagramme
II. Statistische Analyse in R
- 1. Wahrscheinlichkeitsverteilungen
R als Satz statistischer Tabellen. Untersuchen der Verteilung eines Datensatzes
2. Prüfung von Hypothesen
- Tests zu einem Population Mean Likelihood Ratio-Test, Ein- und Zwei-Stichproben-Tests, Chi-Quadrat-Go-Anpassungstest, Kolmogorov-Smirnov, Ein-Stichproben-Statistik, Wilcoxon-Signed-Rank-Test, Zwei-Stichproben-Test, Wilcoxon-Rangsummentest, Mann-Whitney Testen Sie den Kolmogorov-Smirnov-Test
3. Mehrfaches Testen von Hypothesen
- Typ-I-Fehler und FDR-ROC-Kurven und AUC-Mehrfachtestverfahren (BH, Bonferroni usw.)
4. Lineare Regressionsmodelle
- Allgemeine Funktionen zum Extrahieren von Modellinformationen. Aktualisieren angepasster Modelle. Verallgemeinerte lineare Modelle. Familien. Die glm()-Funktion
Logistische Regression der Klassifizierung
- Lineare Diskriminanzanalyse
III. Bearbeitete Probleme in der Bioinformatik
- Kurze Einführung in das Limma-Paket Microarray-Datenanalyse-Workflow Daten-Download von GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397 Datenverarbeitung (QC, Normalisierung, Differentialausdruck) Vulkandiagramm Custering-Beispiele + Heatmaps
Erfahrungsberichte (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Der Inhalt, denn ich fand ihn sehr interessant und denke, dass er mir in meinem letzten Jahr an der Universität helfen wird.
Krishan - NBrown Group
Kurs - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Maschinelle Übersetzung
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Yashan Wang
Kurs - Data Mining with R
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Mohamed Salama
Kurs - Data Mining & Machine Learning with R
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Kurs - Data Visualization
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Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Kurs - Data Science for Big Data Analytics
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Kurs - Process Mining
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