Cursus R

Cursus R: ontdekken van patronen en trends in grote datasets om uiteindelijk predictive modellen en algoritmes te ontwikkelen (toekomstvoorspellingen)

Wilt u trends en patronen ontdekken in grote hoeveelheden data? Wilt u predictive modellen en algoritmes gaan ontwikkelen om uiteindelijk toekomstvoorspellingen te kunnen doen? Wilt u moeiteloos grote hoeveelheden data kunnen analyseren, verwerken en visualiseren? Kortom, wilt u krachtige en open-source statistische software en programmeertalen inzetten om het maximale te halen uit data analyse, big data en data science projecten? Maar voldoen programma’s zoals Excel en SPSS niet aan uw wensen? Dan is de cursus R zeer zeker het aanraden waard! De cursus R van Global Training is een topcursus die gericht is op het daadwerkelijk toepassen van de programmeertaal R en Rstudio in de praktijk.

Wereldwijd maken miljoenen statistici en data scientists dagelijks gebruik van de statistische programmeertaal R en Rstudio om de meest uitdagende en complexe data science vraagstukken op te lossen. Als standaardprogramma voor data analyse, big data en data science wordt de programmeertaal R en Rstudio dan ook wereldwijd toegepast in de marketing, financiële sector, journalistiek en computationele biologie. R is niet meer weg te denken voor corporaties die groot zijn geworden met R statistics, zoals Facebook, Google en LinkedIn. Met R kunt u namelijk grote hoeveelheden aan data analyseren en verwerken. Vervolgens ontdekt u trends en patronen in uw eigen datasets. Deze ontdekkingen vormen vervolgens de basis van predictive modellen en algoritmes, waarmee u uiteindelijk toekomstvoorspellingen op een ongeëvenaarde wijze kan visualiseren. Op deze manier kunnen organisaties inspelen op toekomstige gebeurtenissen en zijn ze hun concurrenten een stap voor. Daarnaast kunt u met R een enorme reeks aan statistische bewerkingen uitvoeren die andere statistische programma’s niet aankunnen.

Als één van de meest geavanceerde en flexibele statistische programma’s sinds jaren, is R ook nog eens open source van aard, beschikt het over object georiënteerde eigenschappen en kunt u het moeiteloos op ieder besturingssysteem draaien (platform onafhankelijk). Zo kunt R met andere programmeertalen integreren zoals bijvoorbeeld Java, Python, C en C++, maar ook laten communiceren met databronnen zoals Access, Excel, SPSS en SAS. Verder kunt u R software gemakkelijk uitbreiden met analysepakketten, packages en extensies van andere merken. Met add-ons kunnen ontwikkelaar zelfs op simpele wijze eigen software schrijven en verspreiden. Daarnaast documenteert R software welke stappen u tijdens analyses maakt, waardoor u deze makkelijker kan updaten en herproduceren. Niet voor niets is R het populairste statistische pakket in de wetenschap en daarmee hét standaardplatform voor data analyse, big data en data science doeleinden.

Tijdens de cursus R van Global Training leert u dagelijks nieuws technieken en mogelijkheden kennen die u direct in uw dagelijkse praktijk kunt toepassen. Zo gaat u zelfstandig statistische analyses uitvoeren, verwerken en manipuleren. De resultaten gaat u beoordelen en visualiseren met de ontwikkelomgeving R-Studio. U leert trends en patronen in uw eigen datasets te ontdekken. Deze ontdekkingen vormen vervolgens de basis van predictive modellen en algoritmes waarmee u uiteindelijk toekomstvoorspellingen op een ongeëvenaarde wijze gaat visualiseren. Bovenal raakt u bekend met de programmeertaal van R en vertrouwd met datatypes als vectors, matrices, arrays, data frames, lists, factors en nog veel meer. Na het afronden van deze opleiding R beschikt u gegarandeerd over een solide basis om data science, big data en data analyse projecten succesvol te kunnen oppakken en afronden.

U krijgt les van R specialisten met ruime ervaring op het gebied van statistical modeling, statistical software development, data mining, machine learning, tekstmining, tekstanalyse, datamanagement en datavisualisatie. Onze docenten hebben zelf R-packages geschreven, R-boeken gepubliceerd en gebruiken R dagelijks in hun werk als senior onderzoeker, universitair docent of hoogleraar. Met hun jarenlange ervaring in R maken ze u aan de hand van een gedegen theorie en veel praktijkoefeningen wegwijs in de wereld van R.

Wilt u dus het maximale halen uit data analyse, data science en big data projecten? Volg dan de cursus R bij Global Training en leer zelfstandig professionele bewerkingen te maken met deze krachtige, veelzijdige en flexibele software. Wacht niet langer en schrijf uzelf in!

Doelgroep & voorkennis

De cursus R is geschikt voor professionals die in hun werk te maken hebben met complexe statistische vraagstukken rondom big data, data analyse en data science. Ook wanneer u geen uitgebreide achtergrond in statistiek heeft, maar uzelf wel wilt ontwikkelen in data science, big data en data analyse, dan is deze cursus R geschikt voor u. Denk hierbij aan:  

• Projectleiders business analytics
• Data scientist
• Big data professional
• Data architect
• Business intelligence analist/manager
• Data science manager
• Business analist
• Data analist
• Business manager
• Wetenschapper
• Managers en projectleiders die teams van data scientists en software engineers aansturen

Deze cursus sluit ook goed aan op mensen die weinig voorkennis hebben van big data, data analyse en data science, maar de ambitie hebben om één van de bovengenoemde functies te bekleden. Deze cursus R is dan ook bedoeld voor iedereen die algemene kennis heeft van statistiek en statistische software en nu de vertaalslag wil maken naar professioneel gebruik in R. Tijdens deze cursus R komen softwaretools als Orange3 en WEKA ook aan bod.

Er is voor deze cursus R geen specifieke voorkennis vereist, maar enige kennis van statistiek en ervaring met programmeren is wel een pré.

Lesmaterialen, software en benodigdheden

Wij adviseren u om een eigen laptop mee te nemen. Mocht u niet over een eigen laptop beschikken, geef dit dan door aan uw opleidingsadviseur. Uw opleidingsadviseur zal voor een passende oplossing zorgen. Dit kan inhouden dat er voor u een laptop wordt gehuurd.

Wat ga ik leren?

Tijdens de cursus R ontdekt u de verschillende toepassingen van data science, data analyse en big data in de praktijk. En ook welke mogelijkheden er zijn om nieuwe businessmodellen te realiseren? Vervolgens gaat u aan de slag met de basisprincipes van R. Onze docent stipt ook aan welke rol u inneemt in bijvoorbeeld big data projecten. Daarna gaat u diverse data mining technieken en algoritmes ontdekken, onderzoeken en gebruiken. Met de opgedane kennis en kunde van de algoritmes gaat u vervolgens alleen of in groepjes met R werken. De verschillende algoritmes probeert u uit en u leert te kijken naar de toepassing daarvan. U leert ook hoe algoritmes kunt manipuleren en wat het effect daarvan is. Tot slot komen in deze R opleiding de vragen uit de praktijk naar voren. U gaat deze beantwoorden vanuit het data science, big data en data analyse perspectief. Uiteraard leert u R ook strategisch toe te passen. Want hoe bepaalt u nu het meest succesvolle model en wat is de business value van een voorspelling?

Beginners in data science, big data, data analyse, R en Rstudio weten vaak niet waar en hoe zij moeten beginnen. Zij hebben veel vraagtekens en weten niet hoe zij het maximale uit R kunnen halen. Daarom geven we tijdens de cursus R antwoord op de onderstaande vragen:

• Wat is data science precies, waarom is het zo belangrijk en hoe kunt u data science het beste toepassen?
• Wat zijn: R, data mining, patroonherkenning en algoritmes?
• Hoe kunt met R, data mining succesvol implementeren?
• Hoe kunt u met R een betrouwbaar voorspellend (predictive) model bouwen, welke soorten voorspellende modellen zijn er en hoe zet u deze in?
• Hoe kunt u met R tabellen maken, marginalen berekenen en deze interpreteren?
• Hoe gaat u om met missende waarden en uitzonderingsgevallen als NULL en Inf.?
• Hoe wordt er gewerkt met R Studioprojecten, hoe schrijft u scripts in R en hoe kunt u de geavanceerde functies in R gebruiken?
• Hoe voert u onafhankelijkheidstoetsen uit in R, hoe voert u geavanceerde regressiemethoden uit, en hoe voert u automatische modelselectiemethoden uit?
• Wat zijn de principes achter grafische analysemethoden? U leert zelfstandig een aantal populaire plottypen te produceren, deze aan te passen en te interpreteren

U krijgt in deze R cursus antwoord op al deze vragen. Daarnaast gaat u heel praktisch met R aan de slag. De training is dus een ideale combinatie van theorie en praktijk. U gaat R dan ook tot in de puntjes leren kennen. Zo leert u om R en Rstudio te installeren en configureren. U leert statistische analyses te maken, rapporten op te stellen, data te visualiseren, predictive modellen en algoritmes te ontwikkelen, toekomstvoorspellingen te doen, de verschillende datatypes van R komen uitgebreid aan de orde, net als de commando’s, de R omgeving en de mogelijkheden van externe extensies, packages en add-ons. Verder leert u de library functies van R gebruiken, user defined functions te creëren en de control flow in R te beheren. U gaat aan de slag met zowel lineaire als niet-lineaire modellen, regressies en variable transformaties. Ook worden er aan de hand van voorbeelden uit de statistische gegevensanalyse, aandacht besteed aan packages en het grafisch weergeven en plotten van data in R. Het laatste deel van de cursus richt zich vooral op de geavanceerde functies van R en Rstudio.

De volgende thema’s komen uitgebreid aan bod:

• Introductie tot R en beschrijvende statistiek
• Datamanagement en dataverzameling
• Data en de verschillende commando’s
• Statistische methodes en data-analyse
• De R ontwikkelomgeving
• Een verdiepingsslag met R: groepen, toetsen, variabelen en relaties
• Rapporten genereren, lineaire regressie en R datavisualisatie
• Statistische modellen en plotten op kaarten

Een overzicht van alle modulen kunt u vinden onder het tabblad “lesprogramma”.

Lesprogramma

Tijdens de cursus R worden de volgende modules behandeld:

Module 1: Inleiding tot R en beschrijvende statistiek

• Achtergrond van R; hulp van de actieve R community krijgen
• R Fundamentals en het gebruik van R in organisaties
• Werken met RStudio en met de commandline
• Leren werken met data.frames (tabeldata) en vectoren (kolommen)
• Hoe kunt u het beste tekstbestanden lezen en schrijven?
• Het uitrekenen van nieuwe variabelen
• Descriptieve statistiek
• ANOVA en voorspellende analytics
• Interface R
• Exploratieve data analyse
• Data mining
• Eenvoudige plots zoals cirkeldiagrammen, boxplots en histogrammen
• Dataset management en verzamelen van data
• Rijen en kolommen selecteren met de ‘pipe’ operator en dplyr
• Variabelen hernoemen en hercoderen
• Data herschikken door kolommen en rijen te kantelen met package rehape2
• Sorteren en koppelen

Module 2: Een verdieping van R

• Basis syntax
• Dataobjecten en datatypen
• Data aggregeren en groeperen, willekeurige sampling van records
• Tekstvariabelen zoeken, splitsen en vervangen
• Datumvariabelen en tijdvariabelen: omzetten van en naar tekst, data rekenen
• Verschillen over groepen toetsen en relaties tussen variabelen toetsen
• RStudio: hoe kunt u het beste een analyseproject beheren?
• Functies van R, indexeren, met bijzondere waarden en missing values
• Chi-kwadraattoets en T-toets
• Berekenen van marginalen en tabellen
• Introductie lineaire regressie met R, diagnostische plots; R kwadraatwaarde, p-waarde
• Eenvoudige en multipele lineaire regressie en resultaten interpreteren
• Automatische R modelselectie en kwaliteit van het model bepalen
• Overzicht van R Environment en working directory
• Opslaan van data en resultaten
• Pakketten en extensies installeren

Module 3: Introductie datavisualisatie, andere statistische modellen en op kaarten plotten

• Het gebruik van grafische interface: R Studio
• Informatievisualisatie versus datavisualisatie
• De verschillende typen plots: wanneer gebruik je welke plots?
• Schalen, kleuren en andere grafische aspecten gebruiken
• Professionele plots met R; plots exporteren
• Gebruik uw analyse om automatisch Word, PDF of HTML rapporten te genereren
• Objecten ontwikkelen en manipuleren met R
• Toekomstige gebeurtenissen inschatten: logistische regressie met R
• Schatten met een model; de resultaten interpreteren en visualiseren
• Zonder lineair model een waarde voorspellen: CART modellen (beslisbomen in R)
• Introductie tijdreeksanalyse met R
• Coördinaatsysteem en map format, choropleeth plot, point plot
• Hoge kwaliteit grafieken creëren
• Op basis van analyses rapporten genereren

Overige thema’s (Engelstalige termen) die tijdens de cursus R naar voren kunnen komen, zijn:

Survival Analysis, Interaction Terms, Including a User Guide, Simulation and Profiling, Random Sampling, Multi-Mode Data Structures, Custom Plots, Graphics Devices and Colors, Using Input Definition, Naive Bayes, Appending, Low-Level Graphics Functions, Functions for Numeric Data, For loops, R Attributes, Single Mode Data Structures, Break, Arrays, Including Data in Packages, R and Object Orientation, Next, Extending R Packages, Package Structure, Controlling the Layout, R Objects, Merging, Aesthetics, R Syntax, Logical Data, Family of apply Functions, Introduction to R, Character Data, Graphical Parameters, Input and Evaluation, Relational Databases, apply Function, Checking Multivalue Inputs, Developing a Test Framework, The str Function, R statistics, Repetitive Tasks, Automated Documentation, Writing Functions, Nearest neighbor, Factors, Quick Plots and Basic Control, Changing Plot Types, Simulating a Linear Model, Paneling, Symbol Binding, Names Attribute, Tabular Data, Code Quality, Themes and Layout, tapply Function, High-Level Graphics Functions,Clustering, sapply Function, Matrices, The Ellipsis, Checking Inputs, Data Frames, Using R Packages, While loops, Repeat, Predictive models, Rule Induction, Restructuring, Factor Independent Variables, Variable Transformations, Missing Values, Errors and Warnings, If-else, lapply Function, R Console, Lists, R Objects, Duplicate Values, Sorting, Scoping Rules, Time Series Analysis, Importing CSV Files, Vectors, R Development, Dates and Times.

Resultaten

Data Science is een relatief nieuw vakgebied dat zich richt op het ontdekken van trends en patronen in data. Met deze trends en patronen kunnen data analisten voorspellende modellen en algoritmes ontwikkelen. Op deze manier kunnen organisaties inspelen op toekomstige gebeurtenissen en zijn ze hun concurrenten een stap voor. Dit is kort samengevat wat u tijdens de cursus R leert.

Met de zeer praktijkgerichte Cursus R bent u na de lesdagen in staat om:

• R software op professioneel niveau toe te passen. U kunt met R uw eigen data analyseren en weet de resultaten op waarde in te schatten en deze helder in beeld te brengen.
• Zelfstandig statistische analyses uit te voeren, toekomstvoorspellingen te doen en te rapporteren in R en RStudio.
• Met data mining diverse algoritmen en patronen te ontdekken, onderzoeken en gebruiken. U kunt de gegevens inlezen, bewerken en uitvoeren.
• Een uitgebreide verzameling van kant-en-klare (WEKA) algoritmen voor machine learning te gebruiken.
• Eenvoudige en complexe statistische vragen te beantwoorden aan de hand van de beschrijvende statistiek, gegevensselectie en plots.
• Verschillende algoritmes uit te proberen om erachter te komen hoe u ze kan toepassen en beïnvloeden (manipuleren).
• Inspiratie op te doen om na de cursus zelf nieuwe businessmodellen te bedenken en realiseren.

Uiteindelijk draait het erom hoe u data science strategieën in uw werksituatie gaat toepassen. Want wat is voor u het meest succesvolle model en wat is de bedrijfswaarde van een voorspellende analyse? Met deze training haalt u optimaal rendement uit de mogelijkheden van big data, data analyse en data science.

Na het volgen van de cursus R bent u niet meer afhankelijk van dure externe bureaus voor de analyse en grafische vormgeving van grote hoeveelheden data en bespaart u zo duizenden euro’s aan kosten. U leert de laatste ontwikkelingen en vakterminologie over R kennen en past de modernste technieken toe. Ook zal deze training R een positieve bijdrage leveren aan uw professionele ontwikkeling. Hierdoor zal u in staat zijn om uw werkzaamheden voortaan nog beter op te pakken. Na het volgen van deze training R bent u in staat om uw (toekomstige) afdeling of organisatie naar een hoger niveau te tillen. Hierdoor draagt u bij aan de professionalisering en winstgevendheid van uw organisatie.

Arbeidsperspectieven

Momenteel is er veel vraag naar R specialisten. Door deze cursus te volgen zal u beschikken over specifieke kennis en vaardigheden en kunt u zich onderscheiden van de rest. Als R specialist heeft u een streepje voor op de arbeidsmarkt. U kunt direct aan de slag voor veel werkgevers binnen verschillende afdelingen. De verwachting is dat deze vraag vanuit de arbeidsmarkt de komende jaren gaat stijgen. Doordat er veel vraag is naar goed opgeleide R specialisten, hebben deze professionals een sterke uitgangspositie aan de onderhandelingstafel. Hierdoor zijn zij in staat om betere arbeidsvoorwaarden te eisen.

Zo kunt u denken aan functies als:

• Projectleiders business analytics
• Data scientist
• Big data professional
• Data architect
• Business intelligence analist/manager
• Data science manager
• Business analist
• Data analist
• Business manager
• Wetenschapper
• Managers en projectleiders die teams van data scientists en software engineers aansturen

Uiteraard kunt u er ook voor kiezen om carrière te maken als freelance R specialist.