Szkolenie nowoczesne przetwarzanie danych w R uczy praktycznego wykorzystania pakietów dplyr i purrr do analizy, czyszczenia i transformacji danych, inżynierii cech oraz pracy z bazami danych, przygotowując do efektywnego tworzenia czytelnego kodu analitycznego
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego przetwarzania i analizy danych w języku R z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi
Szkolenie uczy stosowania pakietów dplyr i purrr do efektywnej transformacji, selekcji oraz czyszczenia danych
Szkolenie rozwija umiejętność implementacji strategii split-apply-combine oraz pracy z bazami danych w środowisku R
Szkolenie pokazuje, jak wykorzystywać zaawansowane funkcje do rozwiązywania nietypowych problemów analitycznych
Dla kogo?
Analitycy danych, statystycy i programiści R realizujący zadania związane z analizą i przygotowaniem danych
Osoby posiadające podstawową znajomość języka R, chcące rozwinąć umiejętności w zakresie nowoczesnego przetwarzania danych
Pracownicy naukowi i badacze wykorzystujący R do eksploracji i modelowania danych
Efekty kształcenia
Uczestnik analizuje i przetwarza dane z użyciem pakietów dplyr i purrr
Uczestnik projektuje przejrzysty i elastyczny kod analityczny w R
Uczestnik wdraża strategie split-apply-combine w praktycznych zadaniach
Uczestnik integruje pracę z danymi lokalnymi i bazami danych
Uczestnik selekcjonuje i transformuje cechy na potrzeby modelowania
Uczestnik wykorzystuje narzędzia do czyszczenia i przygotowania danych
Wymagania
Podstawowa wiedza w zakresie programowania w R
W szczególności przydatna będzie znajomość podstawowej składni języka (instrukcja warunkowa if, pętla for, umiejętność tworzenia własnych prostych funkcji), znajomość podstawowych struktur danych (wektor, lista, ramka danych) oraz umiejętność dokonywania podstawowych operacji na danych jak wyznaczenie wartości średniej z wektora
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Zapoznanie z podstawową konstrukcją programistyczną
Przegląd różnych możliwości zastosowania
Proste łączenie wierszy lub kolumn
Łącznie z wykorzystaniem kolumn kluczy
Warunkowa selekcja kolumn
Złożone transformacje kolumn z użyciem map()
Warunkowe funkcje map()
Użyteczne rozszerzenia funkcji map()
Kumulowanie wyników pośrednich
Wprowadzenie do strategii z wykorzystaniem R base
Prosta implementacja strategii z wykorzystaniem pakietu dplyr
Zaawansowane wykorzystanie strategii w oparciu o pakiet purrr
Funkcje wspierające pracę z wynikami cząstkowymi
Elastyczne przetwarzanie danych z funkcją do()
Uzupełnienie wiedzy na temat łączenia zbiorów danych
Zaawansowane aspekty składni pakietu dplyr
Wykorzystanie pakietu dbplyr do łączenia z bazą danych
Funkcje wspierające pracę z bazami danych w pakiecie dplyr
Czyszczenie danych z pakietem tidyr
Zmiana struktury danych z pakietem reshape
Pakiet data.table jako alternatywa dla dplyr
Autorem szkolenia jest Paweł Jamer
Menedżer zespołów zaawansowanej analityki (data science, artificial intelligence, machine learning), trener data science i computer science oraz wykładowca. W swojej prawie 15 letniej karierze zawodowej realizował projekty z obszaru zaawansowanej analityki dla branży finansowej, HoReCa, energetycznej oraz IT. Miał również okazję uczestniczyć w projektach naukowych dotyczących NLP, computer vision oraz modelowania rynków finansowych. Jako osoba wiecznie głodna wiedzy, studiował dotychczas matematykę,…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
Prowadzacy robił świętną robotę w przedstawianiu nam zawiłości React Natie
5.08.2026
Artur Kozłowski, Capgemini Polska Sp. z o.o.
Ani razu nie przysnąłem, prowadzący świetnie dawkował sekcje teoretyczne z zadaniami praktycznymi. Każde dodatkowe pytanie było dokładnie wytłumaczone.
5.08.2026
Olga Lachowska, Capgemini Polska Sp. z o.o.
Bardzo dużo warsztatow, niesamowicie doświadczony i pomocny proawdzący
29.07.2026
Uczestnik szkolenia “AI-Driven Development — warsztaty z Claude Code dla developerów”
Przemysław Śmietana
bardzo duża wiedza prowadzącego, i teoretyczna. i praktyczna. Ciekawy i praktyczny sposób jej przekazywania. Osobiście miałem problem z tak długą formą wykładu.
27.07.2026
Maksym Lypchak, Capgemini Polska Sp. z o.o.
to szkolenie nie jest dla osob ktore tylko zaczynaja swoja przygode ze Spring lub BE. najlepiej miec juz jakies doswiadczenie przed zapisaniem sie na kurs - chociaz w capgemini training calendarzu bylo napisane ze tez jest entry-level i w opisie szkolenia nie bylo punktow zwiazanych z wymaganiami na te szkolenia (java +1 rok doszwiadczenia)).
24.07.2026
Uczestnik szkolenia “Docker w praktyce”
Juliusz Drygalski, Capgemini Polska Sp. z o.o.
Bo było. Bardzo dużo przekazanej wiedzy i dobrze wszystko wytłumaczone. Prowadzący topka
24.07.2026
Uczestnik szkolenia “Architektura systemowa i integracja systemów”
Michał Michalczuk
Ogólnie bardzo dobre, ale bardzo skondensowane i intesywne - zabrakło czasu na więcej praktyki
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_payments
