Share |

понедельник, 5 марта 2018 г.

Азбука R (отзыв о курсе «Анализ данных в R»)


По не очень старой, но, несомненно, доброй традиции этого блога публикую отзыв о курсе «Анализ данных  в R»  на платформе он-лайн курсов stepic.org. Есть также вторая часть “Анализ данных в R. Часть 2”, она у меня в планах, поэтому, отзыв пока про первую часть.
  
Итак, из описания курса узнаем, что: “В рамках данного курса мы подробно разберем все основные этапы анализа данных при помощи R. Слушатели научатся без труда манипулировать данными, используя как стандартные методы R и Rstudio, так и специальные пакеты и библиотеки. Мы выясним, как применять основные методы статистического анализа: t-тест, корреляция, регрессия, дисперсионный и регрессионный анализ и др. Также мы научимся писать собственные функции в R. Особое внимание в курсе будет уделено визуализации получаемых результатов”.

Одно из ключевых достоинств курса - он на русском языке. Для меня, например, как не профи в специализированной английской терминологии, это было важно - не нужно разрывать мозг одновременным пониманием лексики и содержания курса.

Преподаватели - внимание! - выпускники факультета психологии СПбГУ, которые потом стали специализироваться на статистике, программировании и прочих всяких machine learning. Возможно, поэтому, курс очень доступен для восприятия “гуманитариям”, такая своего рода азбука с картинками про R - с нуля, пошагово, зачем эта стрелочка и почему тут эта скобочка. И можно перемотать и пять раз прослушать, если не дошло. Идеально)


Из, собственно, анализа данных, возможно, тут не будет чего-то, чего вы сейчас не делаете, например, в Excel (корреляция, регрессия, дисперсионный анализ и т.д.), но, во-первых, вы увидите, что это может делаться в разы проще и быстрее (с и возможностью многократного повторения последовательности вычислений практически без вашего участия).  Кстати, одна из фишек выполнения контрольных работ - начинает хотеться не только написать работающий код, но и короткий и красивый. Страшно бесит, когда ты потратила три дня на пять строчек кода, и оно вроде бы принято, но можно было решить в две))

Во вторых, курс помогает погрузиться в R, выучить “буквы”, прежде чем браться за серьезные “произведения”. Поэтому, в первую очередь я бы рекомендовала его тем, кто уже решил взяться за R, но не знает, с какой стороны подойти. Ну и перед семинаром "HR-Аналитика в R" тоже неплохо бы пройти, чтобы набить руку на операционных вещах и полностью погрузиться в содержательные.

Комментариев нет:

Отправить комментарий

Популярные сообщения

п