Programa do Curso
I. Introdução e preliminares
1. Visão Geral
- Tornando R mais amigável, R e GUIs disponíveis Rstudio Software e documentação relacionados R e estatísticas Usando R interativamente Uma sessão introdutória Obtendo ajuda com funções e recursos Comandos R, distinção entre maiúsculas e minúsculas, etc. Recuperação e correção de comandos anteriores Execução de comandos ou desvio de saída para um arquivo Permanência de dados e remoção de objetos Good prática de programação: Scripts independentes, boa legibilidade, por exemplo, scripts estruturados, documentação, markdown, instalação de pacotes; CRAN e Biocondutor
2. Lendo dados
- Arquivos Txt (read.delim) Arquivos CSV
3. Manipulações simples; números e vetores + matrizes
- Vetores e atribuição Aritmética vetorial Geração de sequências regulares Vetores lógicos Valores faltantes Vetores de caracteres Vetores de índice; selecionando e modificando subconjuntos de um conjunto de dados Matrizes
Listas Construindo e modificando listas Concatenando listas
- Quadros de dados Criando quadros de dados
6. Mais sobre leitura de dados
- Arquivos XLS, XLSX pacotes readr e readxl SPSS, SAS, Stata,… e outros formatos de dados Exportação de dados para txt, csv e outros formatos
6. Agrupamento, loops e execução condicional
- Expressões agrupadas Instruções de controle Execução condicional: instruções if Execução repetitiva: for loops, repeat e while intro into apply, lapply, sapply, tapply
7. Funções
- Criando funções Argumentos opcionais e valores padrão Número variável de argumentos Escopo e suas consequências
8. Gráficos simples em R
- Criando um gráfico Gráficos de densidade Gráficos de pontos Gráficos de barras Gráficos de linhas Gráficos de pizza Gráficos de caixa Gráficos de dispersão Gráficos de combinação
II. Análise estatística em R
- 1. Distribuições de probabilidade
R como um conjunto de tabelas estatísticas Examinando a distribuição de um conjunto de dados
2. Teste de Hipóteses
- Testes sobre uma população Teste de razão de verossimilhança média Testes de uma e duas amostras Teste qui-quadrado Go Teste de adequação de Kolmogorov-Smirnov Estatística de uma amostra Teste de postos sinalizados de Wilcoxon Teste de duas amostras Teste de soma de postos de Wilcoxon Mann-Whitney Teste Teste Kolmogorov-Smirnov
3. Múltiplos testes de hipóteses
- Erro Tipo I e curvas ROC FDR e procedimentos de teste múltiplos AUC (BH, Bonferroni etc.)
4. Modelos de regressão linear
- Funções genéricas para extrair informações do modelo Atualização de modelos ajustados Modelos lineares generalizados Famílias A função glm()
Classificação Regressão Logística
- Análise Discriminante Linear
III. Problemas resolvidos em bioinformática
- Breve introdução ao pacote limma Fluxo de trabalho de análise de dados de microarray Download de dados do GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397 Processamento de dados (QC, normalização, expressão diferencial) Gráfico de vulcão Exemplos de Custering + mapas de calor
Declaração de Clientes (9)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
O conteúdo, porque o achei muito interessante e penso que me ajudaria no meu último ano na Universidade.
Krishan - NBrown Group
Curso - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Curso - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Curso - Data Mining & Machine Learning with R
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Curso - Data Visualization
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Curso - 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
Curso - Process Mining
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Curso - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Agora sinto-me mais confiante com a programação. Nunca o tinha feito antes, mas agora percebo que não é uma ciência espacial e que o posso fazer quando necessário.
Anna - Birmingham City University
Curso - Foundation R
Machine Translated