R lengoaiaren bidezko programazioa (aurreratua)

R lengoaiaren bidezko programazio aurreratuaren inguruko alderdiak landu nahi dituzten profesional eta ikertzaileentzako ikastaroa. R lengoaia asko erabiltzen da programazio estatistikoan, ikasketa automatikoan eta datu-zientzian.

 

Helburua

Ikastaroaren helburua da software libreko tresna horrek datuak erabiltzeko zer aukera eta zer abantaila dituen ikastea, besteak beste datuak biltegiratzeko, berreskuratzeko, datu-egiturak sortzeko, eta taula eta grafiko estatistikoak egiteko, eta, horretaz gain, R lengoaia erabiliz txostenak, artikuluak eta aurkezpenak egiteko.

 

Norentzat

R programa ezagutzeko eta tresna hori programazioan, estatistikan eta matematikan erabiltzeko interesa duten hainbat arlotako profesional eta ikertzaileentzat. Estatistika deskriptiboari buruz zerbait jakitea komeni da.

 

Gomendioa

Aldez aurretik sarrerako ikastarora joatea: R lengoaiako programazioaren hastapenak.

 

Egitaraua

Taulak bateratzea:

• Antzekoak diren taulak bertikalki nahiz horizontalki bateratzea.
• Taula bat beste bateko informazioarekin osatzea.
• Taula bat baino gehiagotako elementu komunak hautatzea.
• Taula bat baino gehiagotako elementu komunak eta ez-komunak hautatzea.

Iragazkiak erabiltzea:

• Zenbakizkoak ez diren aldagaien bidezko iragazki sinpleak.
• Zenbakizko aldagaien bidezko iragazki sinpleak.
• Zenbakizko aldagaiak eta zenbakizkoak ez direnak erabiliz egindako iragazkiak.
• Aldagai-klasearen araberako iragazkiak.
• Aldagai bateko elementu desberdinen kopuruaren araberako iragazkiak.
• Bikoiztuak ezabatzea.
• Beste taula bateko aldagaiak erabiliz iragaztea.
• Beste taula bateko errenkadak erabiliz iragaztea.
• Beste taula bateko elementuak erabiliz iragaztea.
• Balio esklusiboak.

Datuen tratamendu aurreratua:

• Data bateko elementuak erauztea.
• Asteko eguna gehitzea.
• Aldagaiak beste aldagai batzuen arabera aldatzea.
• Datu-gehitze sinpleak.
• Zenbait aldagairen bidez datuak gehitzea.
• Datu-gehitzeen grafiko aurreratuak.
• Gehitze bat baino gehiago bateratzea.
• Aldagaiekin egindako eragiketak.
• Aldagaietako karaktereak aldatzea.
• Taulen normalizazio sinplea.
• Taulen normalizazio konposatua.
• Normalizazioak zuzentzea.
• Taulen bertikalizazioa.

Muturreko datuak:

• Definizioa.
• Ez tratatzeagatik sortzen diren arazoak.
• Muturreko datuak detektatzea: Grafikoen bidez. Muturreko datuak erauztea. Muturreko datuak barnean hartzen dituzten behaketak zehaztea. Muturreko datuen balioak erauztea.
• Muturreko datuak tratatzea: Behaketak ezabatzea. NA bihurtzea. Dummy aldagai berriak modu masiboan sortzea. Banakako tratamendua.

Galdutako balioak.

• Galdutako balioen kuantifikazioa: Totala. Aldagaien araberakoa. Behaketen araberakoa.
• Galdutako balioen analisi grafikoa.
• Galdutako balioak aldagaiaren arabera ezabatzea.
• Galdutako balioak masiboki ezabatzea.
• Galdutako balio asko dituzten aldagaiak ezabatzea.
• Balio estatistikoen araberako egozpena (media, moda, mediana).
• Egozpen anizkoitzeko metodoak
• Egozpen-modeloak sortzea.