Techniki modelowania danych w RTECH-MOD-R

Obecnie brak terminów otwartych

Zaproponuj własny termin szkolenia

Tryb zdalny: online na żywo z trenerem i grupą. Zobacz więcej o kursach zdalnych i zakł. "Terminy".
Zajęcia stacjonarne - są również dostępne (wznowione od 7 czerwca 2021).
Można: zrezygnować do 15 dni przed startem; w każdej chwili przejść z trybu "na sali" na zdalny. Dostępne na zamówienie, w terminie i lokalizacji do uzgodnienia, dla grup od 4 osób.

cena netto
dla podmiotów publicznych - zwolnione z VAT

Cena szkolenia: 2490 PLN

poczęstunek w cenie

stanowisko komputerowe w cenie

Techniki modelowania danych w R

Powiadomienie o terminach

Kategorie: Analiza danych i statystyka, R

Szkolenie przeznaczone jest dla osób, które chcą poznać techniki modelowania danych wielowymiarowych wykraczające poza klasyczną regresję liniową czy logistyczną. Ideą szkolenia jest dokonanie przeglądu technik modelowania będących rozszerzeniami regresji liniowej. Każda z omawianych metod pozwala modelować dane, w sytuacjach, w których zwykły model liniowy zawodzi. Może to dotyczyć zarówno specyficznej postaci samych danych jak i skomplikowanych zależności pomiędzy nimi. Po ukończeniu szkolenia, uczestnik będzie potrafił dobrać odpowiednią do problemu, przed którym staje, technikę modelowania. Będzie także potrafił wykonać obliczenia w R oraz zinterpretować ich wyniki.

Program szkolenia kładzie dużo większy nacisk na praktyczne stosowania omawianych technik niż na stojącą za nimi teorię. Teoretyczne aspekty analizy danych są uczestnikom sygnalizowane, tak by byli oni świadomi nie tylko zalet ale też i wad stosowanych przez siebie metod.

Gros szkolenia stanowią warsztaty praktyczne, podczas których wykorzystywany jest język R. Podstawowa jego znajomość jest więc bardzo przydatnym atutem. Nie jest jednak obowiązkowa. Wszystkie wykorzystywane podczas szkolenia pakiety (czyli rozszerzenia) R są „samowystarczalne” – nie wymagają żadnej znajomości poleceń spoza omawianego podczas szkolenia obszaru.

Jedynym wymaganiem obowiązkowym jest podstawowa orientacja w temacie regresji liniowej. Uczestnik szkolenia powinien na wstępie wiedzieć kiedy stosuje się regresję liniową, co oznaczają jej parametry i jak ocenić, czy otrzymany w obliczeniach model dobrze pasuje do danych.

Czas trwania

3 dni

Program

  1. Regresja liniowa – szybkie przypomnienie
  2. GLM – uogólnione modele liniowe
    • Regresja logistyczna
    • Model log-liniowy
    • Model Poissona
  3. Ujemny model dwumianowy (negative binomial model)
  4. Porządkowa regresja logistyczna (ordinal logistic regression)
  5. Regresja kwantylowa (quantile regression)
  6. Regresja ucięta (censored regression)
  7. Regresja ułamkowa (fractional regression)
  8. Model „schodkowy” (hurdle model)
  9. Model „z rozszerzonym zerem” (zero-inflated model)
  10. Beta regresja (beta regression)
  11. Model Tweedie-go (Tweedie model)
  12. LMM – liniowe modele mieszane (linear mixed models)
  13. GAM – uogólnione modele addytywne (generalized additive models)
  14. Metody wyboru zmiennych do modelu
    • AIC
    • Regresja grzbietowa (ridge regression), LASSO, sieć elastyczna (elastic net)
    • Bootstrap

Pobierz w wersji PDF

Training also available in English.

Przeznaczenie i wymagania

Brak szczegółowych wymagań wobec uczestników szkolenia.

Certyfikaty

Uczestnicy szkolenia otrzymują imienne certyfikaty sygnowane przez ALX.

Zobacz też:

Obecnie brak terminów

Podaj swój adres e-mail, a my powiadomimy Cię o przyszłych terminach

Masz pytanie?

Tu możesz zadać niezobowiązujące i szybkie pytanie na temat szkolenia

* Wyrażam zgodę na przetwarzanie danych osobowych przez ALX Academy sp. z o.o. z siedzibą w Warszawie w celu realizacji zgłoszenia.