Zaawansowane programowanie w R
Czas trwania szkolenia:3 dni (24h)
Kod kursu:R/ADVPROG
Poziom zaawansowania:
O szkoleniu Zaawansowane programowanie w R
W cenie otrzymasz:
- Materiały szkoleniowe
- Certyfikat ukończenia szkolenia
- W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Dla kogo?
- Szkolenie przygotowane zostało z myślą o osobach mających już za sobą pierwsze doświadczenia z językiem R, które zainteresowane są opanowaniem jego kompletnej składni, poznaniem związanych z nim dobrych praktyk programistycznych oraz zdobyciem umiejętności analizowania i udoskonalania napisanego przez siebie kodu. Na szkoleniu skorzystają analitycy danych, badacze danych, statystycy oraz programiści, którzy w swojej pracy chcą swobodnie wykorzystywać pełne spektrum możliwości języka
Wymagania
- Efektywne skorzystanie ze szkolenia wymaga posiadania podstawowej teoretycznej wiedzy na temat programowania w języku R popartej pierwszymi doświadczeniami w pracy z tym językiem, które pozwolą uczestnikowi na sprawne operowanie jego podstawową składnią
- W szczególności uczestnik szkolenia powinien znać podstawy tworzenia instrukcji warunkowych (if), pętli (for, while) oraz prostych funkcji. Powinien również orientować się w podstawowych strukturach danych wykorzystywanych w R (wektor, lista, ramka danych)
Zalety
- Szkolenie skupia się na przedstawieniu szerokiego wachlarza zagadnień programistycznych związanych z pracą w języku R
- Jest ono źródłem solidnej dawki wiedzy na temat samego języka, jak również dobrze do niego dopasowanych technik programistycznych
- Ma ono na celu wyrobienie w uczestnikach umiejętności swobodnego posługiwania się językiem oraz optymalnego doboru narzędzi programistycznych do rozwiązywanego zadania
- Praktyka przed teorią - wszystkie szkolenia technologiczne prowadzone są w formie warsztatowej. Konieczna teoria jest wyjaśniana na przykładzie praktycznych zadań
- Konkretne umiejętności - w ramach każdego szkolenia rozwijamy praktyczne umiejętności związane z daną technologią i tematyką
- Nauka z praktykami - wszyscy trenerzy na co dzień pracują w projektach, gwarantuje to dostęp do eksperckiej wiedzy i praktycznego know-how
Cele szkolenia
- Opanowanie umiejętności sprawnej oraz efektywnej pracy z zaawansowanymi aspektami języka R
- Poznanie użytecznych, nietrywialnych elementów składni języka
- Zapoznanie się ze sposobami diagnozowania i ulepszania własnego kodu
- Poznanie dobrych praktyk programowania funkcyjnego oraz obiektowego w R
- Nauka zwiększania funkcjonalności języka poprzez tworzenie własnych pakietów
Program
Wprowadzenie do R jako języka programowania
Przygotowanie środowiska pracy
- Edytowanie plików konfiguracyjnych R
- Konfigurowanie RStudio
- Zapoznanie z różnymi interpreterami R
Szybkie przypomnienie podstawowej składni języka R
- Główne typy danych
- Operowanie na danych
- Warunkowe wykonanie kodu
- Wykonywanie kodu w pętli
- Podstawy tworzenia funkcji
- Przypomnienie użytecznych funkcji
Ogólne zaawansowane aspekty języka R
- Zaawansowane aspekty tworzenia funkcji
- Zasady ustalania zasięgu widoczności
- Obsługa błędów
Budowanie warsztatu diagnostycznego z RStudio
- Debugowanie - poszukiwanie błędów w kodzie
- Profilowanie - poprawianie wydajności kodu
- Testowanie - tworzenie testów jednostkowych
Programowanie funkcyjne
- Wstęp do programowania funkcyjnego
- Użyteczne wzorce programowania funkcyjnego
- Wykorzystanie programowania funkcyjnego w R
Programowanie obiektowe
- Wstęp do programowania obiektowego
- Obiektowość z wykorzystaniem klas S3 i S4
- RC - ten sam język, inne podejście do obiektowości
- Wybór najlepszego mechanizmu obiektowości dla siebie
Tworzenie własnych pakietów
- Ogólna struktura pakietu
- Budowanie pakietu
- Dodawanie funkcji oraz danych do pakietu
- Dokumentowanie pakietu
- Testowanie stworzonego pakietu
- Współpraca z innymi językami programowania
Autorem szkolenia jest Paweł Jamer
Menedżer, trener Data Science i Computer Science oraz aktywny członek społeczności naukowej. Od wielu lat związany z branżami Data Science oraz rozwoju oprogramowania. Początkowo pracujący nad rozwojem dużych systemów informatycznych opartych o technologie Java i Big Data oraz algorytmy Data Science. Obecnie związany z sektorem finansowym, dla którego realizuje i koordynuje realizację projektów Data Science oraz z sektorem szkoleń, gdzie realizuje się przekazując wiedzę w różnych formach oraz projektując…
Więcej o mnie »
