Лекция 1. Анализ данных на R в примерах и задачах
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 18 ก.ย. 2024
- R бесплатный, популярный и современный. R и другие языки. R и SAS. R и SPSS. R и Python. RStudio. Импорт данных в R. Гистограмма.
Лекция №1 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах" (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: goo.gl/g0pHnb
Ссылка на все лекции курса: goo.gl/1VmEdf
прекрасный лектор, спасибо!
Различие Западных лекторов и наших - Там все просто четко и ясно , у нас же муторно долго и сложно. Да уж.....
Ну, и вали... там , где все просто.
Будет ли продолжение? Очень понравилось, прекрасные объяснения и стиль преподавания.
В курсе 12 лекций и все они опубликованы в плейлисте: th-cam.com/play/PLlb7e2G7aSpSSa_PlFEwnd6-3gzAa08_m.html. Надеемся, будет полезно и интересно!
Спасибо большое.Все 12 лекций и полезны и интересны! Но в лекциях упоминается, о возможном продолжении. Поэтому ждем следующие 12 лекций!?
вторая часть выложена частично, но в другом плейлисте.
Супер! Спасибо!
Добавлю, что сейчас социологи начинают смотреть в сторону открытого JASP вместо SPSS и R. Потому что R им очень сложно заходит, вот прямо очень сложно. Там же как - делаешь гипотезу, проводишь исследование, считаешь метрики, пишешь статью, бежишь к следующей гипотезе. На статистику и правильность процедур, на правильность анализа 95% исследователей очень глубоко плевать. "Publish or perish" - реально существует. R же требует времени для изучения. Доходит до смешного - проводится воркшоп по статистике (на R), людям хочется обсудить, как же делать статистику, а вместо этого приходится тратить время на изучение R. А воркшоп ведь не бесплатный. Поэтому некоторые западные социологи/психологи сейчас активно пересаживаются на JASP.
У социологов своя правда, их можно понять.
Вадим Леонардович, посоветуйте какие ещё курсы или книги изучить для прогнозирования в R? Есть ли курсы по написанию собственных пакетов?
Hyndman, Athanasopoulos
Forecasting: Principles and Practice (3rd ed)
Книга выложена в открытый доступ, ссылку режут, ищите сами
Спасибо, познавательно..
Цитата: "Может быть, пройдет три года, и я буду читать этот курс на Python, потому что Python подавит R".
Прошло шесть лет. R задушен питоном?
Нет. Сейчас приходится пользоваться и тем, и другим. Но лекции на Python я читаю.
Добрый день!Вадим Леонардович подскажите что изучать первым для Machine learning R или Python?
Если хорошая математическая база, лучше R. Если скорее программист, лучше Python.
Если цель прогнозировать, лучше R. Если заниматься Deep Learning'ом, лучше Python.
И так далее. Много если. Но если потребуется вся батарея методов, придется изучать оба.
У меня на youtube выложено два курса с таким же (чуть обновленным) материалом, но на Python.
Сам я предпочитаю R.
@@Vadim_Abbakumov Спасибо, Вадим Леонардович!Мне тоже как-то больше нравится R. Но объявления работатдателей (в РБ) показывает, что они больше требуют знания ML с уклоном на Python. Если прогнозирование (временные ряды) предпочитаю SAS. Вроде как R c временными рядами не очень (могу ошибаться)
@@ibragim_on Вакансий для питонистов в разы больше везде.
IMHO прогнозирование в SAS хорошее, а в R лучшее.
@@Vadim_AbbakumovОго!Спасибо тогда буду прогнозировнаие осваивать в R .
Как же ему сложно дается формулирование фраз.. Какая же проф. непригодность! М.б. это было нормально 7 лет назад..?
Стоит ли перед изучением лекций по нейросетям прослушать эти? Или темы независимы?
Могу предложить сразу перейти к нейронным сетям, раз возник такой вопрос...
Привет с 2019. Ну, что там, python перегнал уже R?
Нет, даже близко.
Где можно взять файл с данными банкнот?
install.packages('mclust')
library(mclust)
data(banknote)
Спасибо!
Где-то видел, что R один из самых востребованных ЯП в Швейцарии
вообще не понимаю, какой смысл делать рейтинги ЯП безотносительно предметной области их применения
С одной стороны "Sexiest Job", а с другой МЭСИ накрылся тазом :) В нашей стране все наоборот
подскажите, кто лектор?
описание к видео не читай...
Есть ли возможность получить файлы для анализа и прохожлдния курса?
Добрый день! Возможность сдавать домашние задания и получать материалы есть только у студентов CS центра. Набор, кстати, идет прямо сейчас. Но поступить могут только жители Санкт-Петербурга и Новосибирска. Для жителей других городов, заинтересованных в анализе данных, предлагаем рассмотреть обучение в Школе анализа данных (есть заочное отделение).
Спасибо! Отлично, что в Рф стали преподавать.. без матлаба, R , SPSS , E prime в Германии даже факультет психологии не закончить) Я учусь бесплатно в университете этому здесь, просто интересно было посмотреть на русском как! И отличное качество у вас! Спасибо за видео !
@@malinakalina6505 Во-Во! А я учусь в универе в Германии на Supply Chain Management, и нас тоже мучают R.
Хотя казалосьбы, где поставки, а где анализ данных?! Но сейчас данные, видимо, повсюду, даже в неочевидных местах :-) Тоже решила на русском посмотреть, чтобы лучше разобраться.
Если бы SAS был с открытым кодом перешли бы люди на R или Python с таким большим отрывом?
Да. 1. Толчком к развитию R было отсутствие статистического пакета на Linux. R заполнил пустующую нишу. Python же теснит R, так как его знают все, он победил в начальном образовании. А для комфорта при использовании R важно знать линейную алгебру.
2. SAS с открытым кодом IMHO это оксюморон.
@@Vadim_Abbakumov Спасибо за ответ.
@@Vadim_Abbakumov Следует ли изучать SAS в 2021 г?
@@ibragim_on Стоит, особенно если хочется работать в банке, в крупной финансовой компании. Мало вакансий, хорошая зарплата, много хороших учебников. Но Deep Learning у Вас будет хобби
@@Vadim_Abbakumov Спасибо Вам за ответ!
Прошло 7 лет и Питон не подавил R 15:50
Анализ данных с нуля, data science, python: th-cam.com/video/qWBNK0ydGUM/w-d-xo.html
Фу, да, за ним, буд то кто то гонится, а он не знает куда бежать! Словно, его дыхательные пути шваркающий рот живут собственной жизнью, в момент, когда он пытается хоть что то сказать!
Прекрасный широко образованный лектор. Отличная подача материала на уровне приличного вуза США или Европы. И бесплатно. Что вообще может не нравиться?