Course Outline
I. Inleiding en voorbereidingen
1. Overzicht
- R gebruiksvriendelijker maken, R en beschikbare GUI's Rstudio Gerelateerde software en documentatie R en statistieken R en statistieken R interactief gebruiken Een inleidende sessie Hulp krijgen bij functies en mogelijkheden R-opdrachten, hoofdlettergevoeligheid, etc. Terugroepen en corrigeren van eerdere opdrachten Uitvoeren van opdrachten van of omleiden van uitvoer naar een bestand Gegevensbestendigheid en het verwijderen van objecten Good programmeerpraktijk: op zichzelf staande scripts, goede leesbaarheid, bijv. gestructureerde scripts, documentatie, markdown-installatiepakketten; CRAN en biogeleider
2. Gegevens lezen
- Txt-bestanden (read.delim) CSV-bestanden
3. Eenvoudige manipulaties; getallen en vectoren + arrays
- Vectoren en toewijzing Vectorrekenkunde Regelmatige reeksen genereren Logische vectoren Ontbrekende waarden Karaktervectoren Indexvectoren; het selecteren en wijzigen van subsets van een dataset Arrays
Lijsten Lijsten samenstellen en wijzigen Lijsten aaneenschakelen
- Dataframes Het maken van dataframes
6. Meer over het lezen van gegevens
- XLS, XLSX bestanden readr en readxl pakketten SPSS, SAS, Stata,… en andere formaten data Exporteren van data naar txt, csv en andere formaten
6. Groepering, lussen en voorwaardelijke uitvoering
- Gegroepeerde expressies Controle-instructies Voorwaardelijke uitvoering: if-instructies Herhaalde uitvoering: voor loops, repeat en while intro in apply, lapply, sapply, tapply
7. Functies
- Functies maken Optionele argumenten en standaardwaarden Variabel aantal argumenten Reikwijdte en de gevolgen ervan
8. Eenvoudige afbeeldingen in R
- Een grafiek maken Dichtheidsgrafieken Puntgrafieken Staafdiagrammen Lijndiagrammen Cirkeldiagrammen Boxplots Spreidingsdiagrammen Combinatiediagrammen
II. Statistische analyse in R
- 1. Kansverdelingen
R als een set statistische tabellen Onderzoek naar de distributie van een set gegevens
2. Testen van hypothesen
- Tests over een populatie Mean Likelihood Ratio Test Tests met één en twee steekproeven Chi-Square Goodness-of-Fit-test Kolmogorov-Smirnov Statistiek met één steekproef Wilcoxon Signed-Rank Test Test met twee steekproeven Wilcoxon Rank Sum-test Mann-Whitney Test Kolmogorov-Smirnov-test
3. Meerdere testen van hypothesen
- Type I-fout en FDR ROC-curven en AUC Meerdere testprocedures (BH, Bonferroni etc.)
4. Lineaire regressiemodellen
- Generieke functies voor het extraheren van modelinformatie Het bijwerken van aangepaste modellen Gegeneraliseerde lineaire modellen Families De glm()-functie
Classificatie Logistieke Regressie
- Lineaire discriminantanalyse
III. Gewerkte problemen in de bio-informatica
- Korte introductie tot limma-pakket Microarray data-analyse workflow Data downloaden van GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397 Dataverwerking (QC, normalisatie, differentiële expressie) Vulkaanplot Custering-voorbeelden + heatmaps
Getuigenissen (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Cursus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
De inhoud, want ik vond het erg interessant en denk dat het me zou helpen in mijn laatste jaar aan de universiteit.
Krishan - NBrown Group
Cursus - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Cursus - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Cursus - Data Mining & Machine Learning with R
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Cursus - Data Visualization
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Cursus - Data Science for Big Data Analytics
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Cursus - Process Mining
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign