Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Συγγραφή Καθαρότερου και Πιο Επαναχρησιμοποιήσιμου Κώδικα R

  • Ανασκόπηση των παραγόντων που καθιστούν τον κώδικα R κλιμακώσιμο, ευανάγνωστο και συντηρήσιμο
  • Δημιουργία επαναχρησιμοποιήσιμων συναρτήσεων με ξεκάθαρους ορισμούς εισόδου, εξόδου και προεπιλογές
  • Μείωση της επανάληψης μέσω βελτιωμένου σχεδιασμού συναρτήσεων και οργάνωσης σεναρίων

Πρακτικές Ροές Εργασίας Μετασχηματισμού Δεδομένων

  • Κατασκευή ξεκάθαρων διαύλων ανάλυσης με εργαλεία του tidyverse
  • Εργασία με ομαδοποιημένα συνοψισμένα στοιχεία, ενώσεις (joins) και αναδιάταξη δεδομένων
  • Δομήση των βημάτων προετοιμασίας δεδομένων για επαναλήψιμη ανάλυση

Προγραμματισμός Συνάρτησης για Επαναλαμβανόμενες Εργασίες

  • Χρήση εργαλείων επανάληψης ως εναλλακτική λύση σε επαναλαμβανόμενους βρόχους
  • Εφαρμογή ροών εργασίας τύπου map με τη χρήση του purrr
  • Ασφαλής διαχείριση σφαλμάτων και ελλιπών τιμών σε επαναλαμβανόμενες εργασίες

Ανίχνευση Σφαλμάτων και Βελτίωση Απόδοσης

  • Εντοπισμός και διόρθωση κοινών σφαλμάτων προγραμματισμού σε σενάρια και συναρτήσεις
  • Χρήση πρακτικών τεχνικών εντοπισμού σφαλμάτων στο R και στο RStudio
  • Δοκιμές απόδοσης (benchmarking) αργού κώδικα και στοχευμένες βελτιώσεις απόδοσης

Επαναλήψιμη Αναφορά και Επικοινωνία

  • Δημιουργία επαναλήψιμων αναφορών με χρήση του R Markdown
  • Βελτίωση της οπτικής απεικόνισης με το ggplot2 για πιο ξεκάθαρη επικοινωνία
  • Προετοιμασία αποτελεσμάτων ανάλυσης για κοινοποίηση σε επιχειρηματικά ή ερευνητικά ενδιαφερόμενα μέρη

Εφαρμοσμένο Εργαστήριο και Επόμενα Βήματα

  • Συνδυασμός συναρτήσεων, ροών εργασίας δεδομένων, εντοπισμού σφαλμάτων και αναφοράς σε μια πρακτική άσκηση
  • Ανασκόπηση βασικών τεχνικών και κοινών μοτίβων για την καθημερινή εργασία με το R
  • Εντοπισμός επόμενων βημάτων για συνεχή βελτίωση στον προγραμματισμό με το R

Απαιτήσεις

  • Στερεή κατανόηση της βασικής σύνταξης του R, των τύπων δεδομένων, των διανυσμάτων και των data frames
  • Εμπειρία στη συγγραφή σεναρίων (scripts) στη γλώσσα R και στην εργασία στο περιβάλλον RStudio
  • Ενδιάμεση εμπειρία προγραμματισμού με το R, συμπεριλαμβανομένων βασικών λειτουργιών χειρισμού δεδομένων και δημιουργίας γραφημάτων

Κοινό

  • Ανάλυση δεδομένων που επιθυμούν να γράφουν πιο αποδοτικό, επαναχρησιμοποιήσιμο και συντηρήσιμο κώδικα R
  • Επιστήμονες δεδομένων που χρειάζονται ισχυρότερες ροές εργασίας για ανάλυση, αναφορές και συνεργασία
  • Ερευνητές και τεχνικοί επαγγελματίες που χρησιμοποιούν το R για πρακτική εργασία με δεδομένα
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (1)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες