Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
I. Bevezetés és előzmények
1. Áttekintés
- Az R barátságosabbá tétele, az R és az elérhető grafikus felhasználói felületek
- Rstudio
- Kapcsolódó szoftverek és dokumentációk
- R és statisztika
- R interaktív használata
- Bevezető foglalkozás
- Segítség kérése a funkciókkal és szolgáltatásokkal kapcsolatban
- R parancsok, kis- és nagybetűk érzékenysége stb.
- Korábbi parancsok előhívása és javítása
- Parancsok végrehajtása fájlból vagy kimenet átirányítása fájlba
- Adatok állandósága és objektumok eltávolítása
- Good programozási gyakorlat: Önálló szkriptek, jó olvashatóság, pl. strukturált szkriptek, dokumentáció, leértékelés
- csomagok telepítése; CRAN és Biovezető
2. Adatok olvasása
- Txt fájlok (read.delim)
- CSV fájlok
3. Egyszerű manipulációk; számok és vektorok + tömbök
- Vektorok és hozzárendelés
- Vektoros aritmetika
- Szabályos sorozatok generálása
- Logikai vektorok
- Hiányzó értékek
- Karakter vektorok
- Indexvektorok; adathalmaz részhalmazainak kiválasztása és módosítása
- Tömbök
- Tömb indexelés. Egy tömb alszakaszai
- Index mátrixok
- Az array() függvény + egyszerű műveletek tömbökön, pl. szorzás, transzponálás
- Más típusú objektumok
4. Listák és adatkeretek
- Listák
- Listák készítése és módosítása
- Listák összefűzése
- Adatkeretek
- Adatkeretek készítése
- Munka adatkeretekkel
- Tetszőleges listák csatolása
- A keresési útvonal kezelése
5. Adatkezelés
- Megfigyelések és változók kiválasztása, részhalmaza
- Szűrés, csoportosítás
- Átkódolás, átalakítások
- Összesítés, adathalmazok kombinálása
- Particionált mátrixok létrehozása, cbind() és rbind()
- Az összefűzési függvény, (), tömbökkel
- Karaktermanipuláció, stringr csomag
- rövid bevezető a grep-be és a regexpr-be
6. További információ az adatok olvasásáról
- XLS, XLSX fájlok
- readr és readxl csomagok
- SPSS, SAS, Stata,… és más formátumú adatok
- Adatok exportálása txt, csv és egyéb formátumokba
6. Csoportosítás, ciklusok és feltételes végrehajtás
- Csoportosított kifejezések
- Ellenőrző nyilatkozatok
- Feltételes végrehajtás: ha utasítások
- Ismétlődő végrehajtás: ciklusoknál, ismétlés és while
- intro into alkalmazni, lapply, sapply, tapply
7. Funkciók
- Funkciók létrehozása
- Opcionális argumentumok és alapértelmezett értékek
- Változó számú argumentum
- Hatály és következményei
8. Egyszerű grafika R-ben
- Grafikon létrehozása
- Sűrűség telkek
- Dot Plots
- Bár telkek
- Vonaldiagramok
- Kördiagramok
- Boxplots
- Scatter Plots
- Telkek kombinálása
II. Statisztikai elemzés R
1. Valószínűségi eloszlások
- R statisztikai táblázatok halmazaként
- Egy adathalmaz eloszlásának vizsgálata
2. Hipotézisek tesztelése
- Tesztek a népesség átlagáról
- Valószínűségi arány teszt
- Egy- és kétmintás tesztek
- Khi-négyzet Go illeszkedési teszt
- Kolmogorov-Smirnov egymintás statisztika
- Wilcoxon Signed-Rank teszt
- Kétmintás teszt
- Wilcoxon rangösszeg teszt
- Mann-Whitney teszt
- Kolmogorov-Smirnov teszt
3. Hipotézisek többszörös tesztelése
- I. típusú hiba és FDR
- ROC görbék és AUC
- Több tesztelési eljárás (BH, Bonferroni stb.)
4. Lineáris regressziós modellek
- Általános függvények a modellinformációk kinyeréséhez
- Beépített modellek frissítése
- Általánosított lineáris modellek
- Családok
- A glm() függvény
- Osztályozás
- Logisztikai regresszió
- Lineáris diszkriminancia analízis
- Felügyelet nélküli tanulás
- Főkomponensek elemzése
- Klaszterezési módszerek (k-átlagok, hierarchikus klaszterezés, k-medoidok)
5. Túlélési elemzés (túlélési csomag)
- Túlélési tárgyak az r
- Kaplan-Meier becslés, log-rank teszt, parametrikus regresszió
- Bizalom sávok
- Cenzúrázott (intervallum cenzúrázott) adatelemzés
- Cox PH modellek, állandó kovariánsok
- Cox PH modellek, időfüggő kovariánsok
- Szimuláció: Modell-összehasonlítás (Regressziós modellek összehasonlítása)
6. Varianciaanalízis
- Egyirányú ANOVA
- Az ANOVA kétirányú osztályozása
- MANOVA
III. Megoldott problémák a bioinformatikában
- A limma csomag rövid bemutatása
- Microarray adatelemzési munkafolyamat
- Adatok letöltése a GEO-ról: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
- Adatfeldolgozás (QC, normalizálás, differenciális kifejezés)
- Vulkán telek
- Custering példák + hőtérképek
28 Órák
Vélemények (5)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Kurzus - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Kurzus - KNIME Analytics Platform for BI
I genuinely enjoyed the hands passed exercises.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Kurzus - Foundation R
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurzus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.
