Light-electric.com

IT Журнал
2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Язык программирования r курсы

Курс Машинное обучение в R

Практический курс машинного обучения в R

Интенсивный курс для статистиков, аналитиков, разработчиков Big Data, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят освоить современные методы машинного обучения с их практической реализацией на языке R для решения прикладных бизнес-задач.

Что такое машинное обучение, R и RStudio

Машинное обучение (Machine Learning) — это раздел искусственного интеллекта, который включает математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи через поиск закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по заранее заданным правилам, а адаптивно выстраивается на основе выявленной зависимости результатов от конкретного набора входных признаков и их значений. Можно сказать, что Machine Learning — это один из разделов науки о данных (Data Science), который активно использует методы интеллектуального анализа данных (Data Mining).

На практике машинное обучение широко применяется в различных исследовательских и прикладных задачах:

  • прогнозирование будущих событий и ситуационный анализ, например, отток клиентов в ритейле или вероятные поломки промышленного оборудования;
  • распознавание образов (рукописного текста, лиц на видеозаписях, голоса в аудио и т.д.);
  • классификация образцов, например, автоматическая постановка диагноза по анализу рентгеновских снимков;
  • выявление случаев мошенничества в банковских и биржевых операциях.

R — это мультипарадигмальный интерпретируемый язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой. Еще так называется свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом для работы с этим языком. R поддерживает множество статистических и численных методов, а также постоянно дополняется и расширяется за счет пакетов – библиотек для работы специфических функций или отдельных прикладных областей. На практике R широко используется для статистического анализа данных в различных сферах деятельности, от нефтедобычи до фармацевтики, являясь стандартом де-факто для статистических программ.

RStudio — это свободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R. RStudio доступна в виде десктопной версии, когда программа выполняется на локальной машине как обычное приложение, и серверного продукта (RStudio Server), где через браузер предоставляется доступ к среде, установленной на удаленном Linux-сервере.

Как эффективно использовать R и RStudio для решения задач Machine Learning в рамках конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете на нашем образовательном курсе «Машинное обучение в R».

Кому нужны курсы по Machine Learning и R

Практический курс Машинное обучение в R предназначен для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят получить расширенную практическую и теоретическую подготовку по Data Science и Data Mining для участия в проектах анализа Big Data и Machine Learning.

В результате обучения вы получите следующие знания и навыки:

  • разберетесь с базовыми положениями Data Science, Data Mining, основами статистики и кейсами практического применения этих исследовательских методов в бизнесе;
  • поймете, что такое нейросети, машинное обучение, искусственный интеллект и Deep Learning;
  • освоите принципы построения алгоритмов регрессии, классификации и кластерного анализа;
  • разберете математические основы нейронных сетей;
  • сможете самостоятельно обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
  • научитесь строить собственные модели машинного обучения;
  • поймете, как корректно интерпретировать результаты моделирования;
  • получите базовые навыки программирования на языке R и работы в среде RStudio.

Предварительный уровень подготовки

  • Понимание основ статистики
  • Практический опыт работы c R-Studio или знания в рамках курса DSAV-Data Science:Аналитика и визуализация больших данных в R

По окончании курса «Машинное обучение в R» в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных» вы получите сертификат о повышении квалификации государственного образца.

Как построен курс машинного обучения в R

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов

Методические материалы: учебное пособие на русском языке

Данный практический курс машинного обучения включает теоретические основы современных методов Machine Learning и их практическую реализацию в виде алгоритмов на языке R. Рассматриваются основные понятия Data Science и Data Mining, проблемы измерения производительности и уменьшения размерности, регрессионные модели, байессовские алгоритмы, машина опорных векторов (SVM) и ассоциативные правила для интеллектуального анализа больших данных. Успешно освоив материалы данного курса, вы будете понимать принципы функционирования алгоритмов машинного обучения и применять их для эффективной обработки больших данных в задачах реального бизнеса.

Программа курса «Машинное обучение в R»

Основы статистики и простая линейная регрессия

  • Что такое ваши данные?
  • Статистические выводы
  • Введение в машинное обучение
  • Простая линейная регрессия
  • Диагностика и трансформация
  • Коэффициент определенности
  • Методы оценки моделей и производительности
  • Базовое программирование с R (опционально)

    • Введение в R
    • Что такое R?
    • RStudio, пакеты и рабочая область
    • Основные элементы языка R
    • Типы объектов данных
    • Введение функций и управляющих операторов
    • Функции
    • Программирование функций
    • Подключение библиотек в RStudio
  • Подготовка данных (опционально)

    • Принципы формирование Dataset (набор данных)
    • Локальный импорт / экспорт данных
    • Работа с отсутствующими данными (NA)
    • Категориальные данные
    • Формирование обучающего и тестового набора данных
    • Вопросы масштабирования и автоматизации
    • Препроцессинг данных
  • Линейная регрессия и обобщенная линейная модель

    • P-value — ошибки первого рода
    • Допущения и диагностика
    • Оценка максимального правдоподобия
    • Интерпретация модели
    • Оценка соответствия модели
    • Обобщенные линейные модели:
      • Простая линейная регрессия
      • Множественная линейная регрессия
      • Логистическая регрессия
      • Полиномиальная регрессия
    • Метод опорных векторов (SVR) и деревья решений
    • Деревья решений
    • Bagging
    • Случайные леса
    • Boosting
    • Важность переменной
    • Сортировка полей и поддержка векторного классификатора
    • Метод опорных векторов
    • Оценка производительности регрессионной модели
    • Коэффициенты линейной регрессии
  • Алгоритмы классификации

    • Логистическая регрессия
    • Алгоритм ближайших соседей
    • Алгоритм K-ближайших соседей. Выбор К и меры расстояния
    • Наивный байессовский анализ и «проклятие размерности»
      • Условная вероятность: теорема Байеса
      • Оценка Лапласа
      • Уменьшение размерности
      • Процедура PCA
      • Ridge и регрессия Лассо
      • Перекрестная проверка.
    • Классификация с помощью деревьев решений
    • Классификация методом случайных деревьев
    • Оценка производительности классификационной модели
  • Кластерный анализ

    • Кластерный анализ
    • K-means кластеризация
      • Выбор количества кластеров
      • Типовые ошибки при кластеризации
    • Иерархическая кластеризация. Принципы построения дендрограмм
  • Ассоциативные правила

    • Правила Априори алгоритма
    • Основные принципы построения моделей в R
  • Машинные алгоритмы с переобучением (Reinforcement learning)

    • Верхняя граница достоверности (UCB — Upper Confidence Bound)
    • Примеры по Томпсону
    • Сравнение алгоритмов
    • Реализация алгоритмов в R
  • NLP алгоритмы (Алгоритмы текстовой обработки)

    • Основы Natural Language Proccesing
  • Глубокое Обучение (Deep Learning)

    • Отличие машинного обучение (Machine Learning) от глубокого обучения (Deep Learning)
    • Искусственные Нейронные Сети (Artificial Neural Networks) :
      • План атаки
      • Нейроны
      • Активация нейронов
      • Как работают нейронные сети и персептроны
      • Сигмоидные нейроны
      • Сетевая топология и скрытые функции
      • Метод обратного распространения ошибки с градиентным спуском
  • Скачать программу курса Машинного обучения в R в формате pdf

    Зачем учить язык R интернет-маркетологу, и как сделать это максимально быстро

    Друзья, у меня для вас хорошая новость: 1 ноября стартовал первый поток моего авторского онлайн-курса «Язык R для интернет-маркетинга». В этой статье я расскажу о том, когда и зачем я начал учить R, с какими сложностями столкнулся, как появилась и реализовывалась идея создания курса и чем этот курс может помочь именно вам. Поехали!

    Новые вызовы

    За последние 3 года язык R стал основным рабочим инструментом, который я использую ежедневно. Придя в Netpeak в 2014 году, я на достаточно высоком уровне владел Excel и имел опыт нескольких лет работы с базами данных. Ранее я сталкивался с задачами обработки данных, превышающих по объему десятки, а иногда и сотни миллионов строк.

    Но в Netpeak я столкнулся с новой сложной задачей. Дело в том, что раньше я работал с данными по одному конкретному проекту, а в агентстве таких проектов сотни. Их ведут около 40 специалистов по контекстной рекламе и к каждому из проектов одновременно используется ряд рекламных и аналитических сервисов.

    Первой моей задачей было своевременно выявлять проекты с недостаточно высокой эффективностью рекламных кампаний, подключаться к ним, искать точки роста или причину низкой эффективности.

    Поиск инструмента

    Очень быстро я понял, что контролировать такое количество проектов и различных сервисов, которые используются в работе с ними в ручном режиме, будет сложно. Мне понадобился инструмент, с помощью которого я мог собирать в одном месте данные по всем проектам и нашим основным платформам.

    Читать еще:  Сетевое программирование си

    Решить такую задачу, используя только какую-либо из существующих на рынке BI-платформ невозможно — каждая BI-платформа (включая таких лидеров рынка, как Power BI, Tableau и Qlik) имеет в своем арсенале достаточно большой набор коннекторов, но этого не достаточно для решения моей задачи.

    К тому же все топовые BI-платформы в первую очередь ориентированы на западный рынок и его продукты. Практически в любой BI-платформе вы найдете коннекторы к Facebook, Google Analytics, Bing и другим сервисам, популярным на Западе, но вряд ли вам встретится встроенный коннектор к топовым сервисам постсоветского пространства: Яндекс.Директ, Яндекс.Метрика, Вконтакте, MyTarget. А мне нужно было настроить сбор данных как из всемирно используемых сервисов, так и сервисов, популярных только в СНГ.

    Как определиться с языком

    Решить такую задачу можно только с помощью языка программирования. Оставалось определиться с языком, который мне следовало выучить для ее решения. Для этого сегодня есть достаточно много технологий: PHP, Python, C++, R, Java, Scalla, Julia. У меня была конкретная задача и нужна была технология, которая позволяла бы решить эту задачу, не вникая при этом в те возможности, которые не пригодятся для ее решения.

    PHP и C++ я отверг — у них совершенно другое предназначение. Scalla и Julia подходят, но это достаточно молодые языки и для них было сложно найти какие-то готовые решения и библиотеки, которые ускоряют процесс решения задачи.

    Остаются Python и R — оба языка идеально подойдут для сбора данных из всех нужным мне платформ. А еще оба языка появились в начале 90-х и обросли большим сообществом, написавшим для них огромное количество расширений под решение практически любой задачи.

    Почему я выбрал R

    Во-первых, R имеет достаточно узкое и конкретное назначение. Этот язык статистики разработали непосредственно для работы с данными. У Python назначение шире и хотя он тоже умеет работать с данными, делать это с его помощью не так удобно.

    К примеру, самый популярный модуль для манипуляции с данными написанный для Python, pandas, был полностью заимствован из R. Python очень широко используется в веб-программировании, а также для решения огромного спектра других задач. Он более универсален, но, приступая к изучению, стоит решить, нужен ли вам весь этот арсенал?

    Во-вторых, R — самый мощный инструмент для визуализации данных из всех, которые мне встречались за 10 лет работы в области аналитики. Ни Python, ни какая-либо BI-платформа не может сравниваться с R в области визуализации данных. Самое популярное расширение для визуализации данных на R — ggplot2 (его разработал Хедли Викхем ещё в 2005 году) — пользователи со всего мира установили более миллиона раз.

    Погружение в предмет

    Начав изучение R в 2014 году, я сразу пытался применять его для решения описанной выше задачи. Я разбил ее на подзадачи такого типа: написать сбор данных из Google Ads, научиться визуализировать данные по показателю качества, реализовать сбор данных из Яндекс.Директ и так далее.

    Постепенно я начал решать одну за одной эти подзадачи, собрал много информации, проведя сотни часов в поисках решений и документации к пакетам на stackoverflow.com, r-bloggers.com и на огромном количестве других ресурсов. Весь найденный материал я собирал, структурировал и оформлял в виде статей для нашего блога. В прошлом году мы даже опубликовали дайджест статей по теме применения языка R в интернет-маркетинге.

    Восприятие материала

    Многие свои решения я упаковывал в пакеты для языка R и выкладывал в свободный доступ на GitHub. Достаточно быстро эти пакеты заметили — другие аналитики, компаниии и пользователи начали делиться задачами, которые они смогли решить с помощью моих разработок. Вот несколько примеров и это далеко не полный перечень кейсов с использованием моих пакетов:

    К моменту решения своей глобальной задачи (подробно рассказал о ней в статье «Как мы внедрили BI-аналитику в отделе контекстной рекламы» ) я накопил огромный объем структурированной информации: прочитал немало книг о программировании на R, прошел практически все онлайн курсы, которые смог найти в интернете и действительно много времени провел в поисках информации на ресурсах, о которых писал выше.

    Подготовка курса

    В мае 2017 года Макс Уваров предложил мне записать курс о применении языка R в решении задач интернет-маркетинга и я согласился, потому что собрал действительно много информации.

    Около года я формировал, прорабатывал и структурировал программу курса. В итоге в нем сформировался материал, который может помочь аналитикам и интернет-маркетологам пройти тот же путь, но затратить на него не 3 года, а несколько месяцев. 1 ноября 2018 года стартовал первый поток курса «Язык R для интернет-маркетинга».

    Бонус

    Первому потоку слушателей повезло: неделю до старта мы распростаняли курс с 40% скидкой, но акция длилась до 31 октября и уже закончилась. Для тех же, кто дочитал статью до конца, мы предлагаем в подарок промокод netpeakblog-20 на скидку 20% до конца 2019 года.

    А еще с коллегами из AcademyOcean мы запустили академию «Язык R в интернет-маркетинге» — это конспект лекций курса, с которым можно познакомиться бесплатно. У академии много отсылок к платным материалам курса, но и не используя их можно разобраться в сути предмета и начать освоение языка R.

    Если у вас возникли вопросы или вы хотите уточнить нюансы, добро пожаловать в комментарии.

    r_statistics

    Язык и среда R

    Статистическое программное обеспечение

    К большому сожалению большинство начинает изучать программирование с крайне низкоуровневых языков, и в дальнейшем совершенно никак не пытаются повысить свой начальный навык. Фактически всё «знание» о программировании сводится к двум формам языка программирования if (оператор условного перехода) и for (оператор цикла).

    Это тоже самое если бы человек научившись ползать не делал попытки встать на ноги и начать ходить, или даже прыгать-бегать. Увы, практика воспитания ребенка без контакта с человеческим опытом, например волками и другими животными, показывает что человек самостоятельно не начинает даже ходить. Он очень быстро бегает на четвереньках.

    Совершенно аналогично базовые формы языка позволяют выразить более сложные формы. Более сложные конструкции языка позволяют выразить часто встречающиеся алгоритмы более компактно, и не дать возможности пишущему программу ошибиться, громоздя один цикл и оператор условного перехода на другой.

    Доказано что 80-90% кода «научных» программ может быть написано используя набор конструкций apply-filter-reduce взятый из функционального программирования. Второй известный подход это векторизация операций языка, взятая в R(S) из APL(J). В R операторы обоих подходов прекрасно сочетаются друг с другом и позволяют полностью избежать использования низкоуровневых (причем ещё и рудиментарных в случае R) конструкций языка. Более того эти операции практически автоматически переводятся в параллельный код.

    Наилучший курс программирования для изучающих R, это курс который подвиг Автора языка на его создание. Да, да. есть начальный курс программирования который ставит своей задачей постепенно научить новичка не просто программировать, а изменять язык программирования под свои задачи. Это конечно SICP от МИТ http://mitpress.mit.edu/sicp/ . Именно им вдохновлялись когда разрабатывали R. Для начала достаточно посмотреть видеолекции курса https://www.youtube.com/watch?v=2Op3QLzMgSY&list=PL8FE88AA54363BC46 (там есть выверенный английский подстрочник).

    Решение любой задачи должно быть описано на языке, а не представлять из себя перечень арифметических операций которые надо сделать что бы его получить. Только тогда Вы тратите минимум времени и полностью контролируете ход своей работы.

    Программировать как «на фортране» это последний способ «изучить» R 🙁 Попробуйте сначала прочитать и выполнить всё из официального «Введения в R» http://cran.r-project.org/manuals.html (на страничке сообщества есть ссылка на перевод). Потом можно прочитать «R инферно» http://www.burns-stat.com/documents/books/the-r-inferno/ . И в заключении посмотреть «высокое программирование» например на http://adv-r.had.co.nz/

    Читать еще:  Кортеж в программировании

    Не дайте себя обмануть пологой кривой обучения низкоуровневых языков позволяющих новичкам бездумно обходится двумя конструкциями языка «наяривая» километры «макаронного» кода. Вы тем самым ставите самому себе подножку в своем развитии как профессионала. да и изнашиваете свой интеллект пережевывая эту «жвачкой» из бесконечных циклов 🙁

    Язык R в веб-аналитике и интернет-маркетинге

    Маркетологи и аналитики все чаще обращаются к языку программирования R в повседневной работе. Зачем это нужно и какая польза от программирования на R в интернет-маркетинге, редакция «Лидзавода» спросила руководителя отдела аналитики агентства Netpeak Алексея Селезнева.

    — Здравствуйте, Алексей. Заметен спрос на специалистов с навыками применения языка R в маркетинге и веб-аналитике. Расскажите, с чем связан интерес к R среди профессиональных маркетологов?

    — Добрый день, преимущество R заключается в большом количестве пакетов, расширяющих базовые возможности. Они автоматизируют работу с рекламными и аналитическими платформами, то есть при использовании R за вас уже выполнили 80% работы. Остается ознакомиться с документацией по работе с конкретным пакетом, а затем использовать готовое решение, разработанное и упакованное в виде пакета функций.

    R в интернет-маркетинге

    — Можно ли сказать, что интернет-маркетолог обязан владеть навыками программирования на языке R?

    — Думаю, что «обязан» — довольно сильная формулировка. Маркетолог обязан уметь работать с рекламными сервисами и платформами веб-аналитики. R или другой язык, который поможет маркетологу избавиться от рутины, будет преимуществом перед другими маркетологами.

    Если вопрос заключается в том, обязан ли маркетолог владеть навыками программирования, то нет. А вот аналитику в наше время уже необходимо знать хотя бы один из языков для работы с данными. Наиболее популярными являются R и Python, но можно выбрать и другой язык. Проще использовать R или Python, так как на этих языках можно найти много готовых решений, которые облегчат достижение аналитических задач.

    — Поделитесь примерами использования языка R на практике, каких результатов вы достигли?

    — В нашем отделе контекстной рекламы работает более 40 специалистов, которые ведут около 150 проектов. Каждый проект интегрирован с рядом сервисов. Для их контроля мы внедрили BI-систему: сбор данных из всех сервисов осуществляется с помощью скриптов на R и пакетов, которые взаимодействуют с API, используемых нами сервисов. Приведу другие примеры:

    1. с помощью R написан движок другой BI-системы, анализирующей эффективность нашего блога;
    2. передача данных между различными сервисами и базами по большей части в Netpeak сейчас реализована на R.

    — А что с количественными показателями эффективности использования R?

    — Не рискну дать точную количественную оценку эффекта от внедрения подобных систем, но могу сказать, что доход отдела за первый год использования этого решения вырос на 65%. Конечно, это заслуги не только автоматизации и R, но по отзывам руководителя отдела контекстной рекламы, скорость и качество принятия управленческих решений значительно повысились. Раньше у него не всегда в нужный момент была информация по отделу, необходимая для принятия проектных и управленческих решений. Признаюсь, сами специалисты данную систему не очень активно используют. Для руководителей команд и руководства департамента платного трафика данная система стала органическим решением в процессе управления повседневными и организационными задачами.

    Пакеты на R для маркетологов и веб-аналитиков

    — Вы написали собственные пакеты на R, расскажите о них подробнее.

    — При внедрении BI-решения для отдела контекстной рекламы столкнулся с задачей сбора данных из источников, к которым в Power BI не было встроенных коннекторов. Тогда я и начал изучать язык R. Пакеты ryandexdirect и rfacebookstat написал для сбора данных внутри Netpeak. Позже залил пакеты в открытый доступ на GitHub, написал несколько статей с описанием того, как с ними работать.

    Инициативу быстро подхватили специалисты других компаний. Например Дмитрий Осиюк опубликовал материал о том, как с помощью пакета ryandexdirect выявить мошенничество CPA сетей, а ребята из eLama написали две (1 и 2) статьи о том, как с помощью разработанных мной пакетов организовать сбор данных из рекламных систем в Google BigQuery.

    Пакет ryandexdirect предназначен для работы с API рекламной платформы Яндекс.Директ. С его помощью можно:

    • загружать из рекламных аккаунтов списки объявлений, группы объявлений, рекламные кампании;
    • получить статистические данные из сервиса API Reports;
    • останавливать и возобновлять показы на уровне рекламных кампаний, групп объявлений и отдельных объявлений;
    • запрашивать список клиентов из агентского аккаунта.

    Пакет rfacebookstat позволяет взаимодействовать с Facebook Marketing API, с его помощью можно:

    • получить список доступных вам бизнес-менеджеров и рекламных аккаунтов;
    • загружать в R списки доступных в ваших рекламных аккаунтах объявлений, групп объявлений и рекламных кампаний;
    • запрашивать различные статистические данные в разрезе аккаунта, рекламных кампаний, групп объявлений и объявлений;
    • управлять доступами пользователей к рекламным аккаунтам.

    Достаточно широкий по функционалу пакет rvkstat, с помощью которого можно запрашивать информацию из API социальной сети ВКонтакте:

    • статистику посещаемости сообщества;
    • некоторую информацию из профиля пользователя, например список групп пользователя Вконтакте;
    • загружать список доступных вам рекламных аккаунтов Вконтакте;
    • загружать различные объекты рекламных аккаунтов, такие как рекламные кампании и объявления;
    • запрашивать статистику по рекламным кампаниям, объявлениям и клиентам агентского аккаунта.

    Есть небольшой пакет rmytarget, с помощью которого можно работать с API MyTarget, а точнее:

    • получить список клиентов из агентского аккаунта;
    • получить список рекламных кампаний и объявлений;
    • загрузить статистику по рекламным кампаниям и объявлениям.

    Недавно сделал новый пакет “rym”, который направлен на работу с API Яндекс.Метрики. Его можно уже установить из основного репозитория хранения пакетов R — CRAN (акроним Comprehensive R Archive Network) с помощью команды install.packages(“rym”), или из моего репозитория на GitHub с помощью команды devtools::install_github(‘rym’).

    — Стоит ли беспокоиться о том, что к вам могут попасть коммерческие данные, анализ которых осуществляется с использованием ваших пакетов?

    — Моими пакетами пользуются eLama, IT-Agency и другие агентства. Этим решениям доверяют. Исходный код самого R и всех его расширений открыт. Компетентный специалист может проверить любую функцию перед ее использованием. Если же знаний в R недостаточно, не рекомендую использовать пакеты от неизвестных разработчиков, устанавливая их из GitHub. Если мы говорим про CRAN, то все пакеты из этого репозитория перед публикацией проходят тщательную проверку от команды CRAN. Из CRAN вы можете устанавливать пакеты, не переживая о том, что с вашими данными что-либо случится.

    Польза от R в интернет-маркетинге и веб-аналитике

    — В каких случаях целесообразно использование R?

    — Зависит от того, насколько хорошо вы им владеете. Для меня сейчас R — основной рабочий инструмент, почти любую задачу решаю с его помощью. Если же вам надо единоразово визуализировать небольшой массив данных, в пару десятков тысяч строк, а навыки работы в R не прокачаны, то, конечно, используйте тот инструмент (например, Excel), в котором вы эффективно решите задачу. Если говорить об общих рекомендациях на тему того, когда стоит прибегать к R, то выделю следующие случаи:

    • объем данных, с которыми вам приходится встречаться в работе, обычно превышает 200 000 строк;
    • вы ведете одновременно более пяти проектов;
    • используете одновременно более трех источников данных;
    • ежемесячно тратите более десяти часов на однотипные операции, которые выполняются по повторяющемуся сценарию.

    В этих случаях рекомендую задуматься над тем, чтобы выделить время на изучение одного из языков, которые помогут быстрее и эффективнее достичь поставленных целей. Это может быть любой другой язык, необязательно R.

    — Польза R ограничивается только автоматизацией сбора данных?

    — С помощью R можно строить модели машинного обучения, и таким образом использовать собранные данные. Помимо BI-систем, мы активно используем R для информационной рассылки. Так, ежедневно более чем по 150 проектам R скрипт обращается к данным Google Analytics, ищет аномалии, после чего делает рассылку с обнаруженными проблемами ответственным за проект. Специалист может настраивать параметры поиска аномалий отдельно под каждый проект либо использовать стандартные настройки проверки. Полученные данные можно использовать для автоматизации принятия решений и контроля бизнес-процессов.

    Читать еще:  Методы в программировании

    Аналогичный подход я использую для контроля работы скриптов, которые запускаются по расписанию. В случае сбоя в ходе работы скрипта на почту приходит уведомление об аварийном завершении работы, в письме я вижу сообщение об ошибке, название скрипта. Я контролирую работу десятков написанных мной скриптов и оперативно реагирую на сбои в их работе.

    — Вы упоминали кейс выявления мошенничества в CPA-сетях. Насколько сложно вебмастеру или арбитражнику будет повторить анализ?

    — Воспроизвести данный кейс несложно, даже если вы вообще первый раз видите R. Просто открываете статьи Димы Осиюка и повторяете все точно по описанной инструкции.

    Как маркетологу изучить R

    — Высок ли порог входа в R?

    Часто сталкиваюсь с той точкой зрения, что R — сложный язык, но я с этим не согласен, синтаксис R прост. Каждый, кто писал хоть сколько-нибудь сложные формулы в Excel, сможет перейти на работу в R. Здесь принцип тот же: пишите название нужной функции, в скобках передаете значения в различные аргументы данной функции.

    Удобно устроена справка, которая вызывается в любой момент из нужной функции. Потребуется некоторое время для того, чтобы привыкнуть к R, но потом затраченное время окупится, когда вы автоматизируете всю рутину с его помощью.

    — С чего стоит начать изучение языка R? На какие курсы, книги и практические навыки следует обратить внимание в первую очередь?

    — К сожалению, на русском языке по R мало информации, но для старта хватит бесплатных курсов на Stepik. Они дадут базовое понимание синтаксиса R и навыки по работе со статистикой в R.

    Изображение: курсы по R на Stepik

    Недавно я закончил работу над большим курсом по применению языка R в задачах автоматизации интернет-маркетинга. От участников потребуется желание выучить R и понимание предметной области. Навыков настройки кампании в рекламных платформах будет достаточно для обучения. В результате слушатели смогут автоматизировать рутинную часть работы. Сам курс состоит из трех модулей:

    • введение в программирование на языке R (синтаксис и базовые навыки программирования);
    • работа с API (API Google Analytics, Google Ads, Яндекс.Директа, Яндекс.Метрики, ВКонтакте, Facebook и других платформ);
    • аналитика в R (сбор и анализ данных, визуализации полученной информации, работа с базами данных).

    В курсе собрана информация, которая помогла мне автоматизировать работу с данными в Netpeak, думаю, интернет-маркетологам для начала работы в R этот курс подойдет и будет полезен.

    Бонус для тех, кто прочел до конца:

    Алексей Селезнев любезно согласился предоставить скидку на свой курс «R для интернет-маркетинга» читателям «Лидзавода». Промокод Leadzavod действует до октября 2019 года и дает скидку в размере 10 %.

    На странице с партнерскими сервисами собраны скидки на другие курсы и инструменты для интернет-маркетологов.

    Прикладная аналитика на R

    Чтобы использовать статистические критерии и модели не требуется сложных навыков программирования. Поэтому мы разработали профессиональную онлайн-программу «Прикладная аналитика на R», которая позволит повысить ваш уровень в сфере аналитики и получить дополнительные компетенции, востребованные в крупных IT-компаниях.

    Язык R содержит огромное число инструментов для загрузки, преобразования и анализа данных, средств визуализации, создания статистических отчетов и приложений. R позволяет производить все действия в одной среде, минуя прямое взаимодействие с базами данных, сайтами и другими инструментами.

    Цель курса: обучить профессиональным навыкам работы с богатыми возможностями языка R для анализа и визуализации данных.

    Программа разработана специально для:

    — маркетологов, которые хотят перейти от Excel/ SPSS/ Statistica к более продвинутым средствам анализа;
    — финансовых аналитиков, риск-менеджеров, кредитных аналитиков, которым необходимо искать закономерности в данных, визуализировать и строить статистически обоснованные выводы;
    — начинающих изучать машинное обучение, которые хотят войти в аналитику, в том числе изучить машинное обучение
    — тех, кто используют сервисы веб-аналитики и делают отчеты о своей работе в системах BI посредством API, чтобы средствами языка создавать информативные отчеты
    — SEO, чтобы эффективнее делать отчеты
    — контекстологам, которые работают с рекламными сетями и разными сервисами ,тем самым делая много рутинных операций
    — начинающих изучение R в анализе данных;

    в ходе занятий изучаются методы,

    востребованные на рынке

    сначала объясняем «как делать», потом все остальные важные аспекты

    каждое ДЗ — реальный мини-кейс из опыта преподавателей или ваша задача с работы

    материалы будут вам полезны, как reference point, в будущих задачах (+cheat-sheets по темам)

    ✓ решать ваши рабочие задачи эффективным и воспроизводимым способом;
    ✓ писать код для повторного использования, автоматизирующий рутинные задачи (e.g. создание отчетов);
    ✓ пользоваться основными пакетами R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа.

    Занимается разработкой под алго- и высокочастотный трейдинг (HFT) на языке R более 5 лет.
    За это время с другими командами из разных стран мира реализовал более 32 проектов, как в области high-frequency trading, так и риск-менеджмента, финансового инжиниринга (ABS, MBS, structured products, interest rates modeling (LIBOR, SABR, ARIMA, GARCH)), разработки торговых десков для проп.трейдинговых компаний из Нью-Йорка, Чикаго, Арканзаса, Флориды, Австралии, ОАЭ и т.д
    Сотрудничает с несколькими хедж-фондами из Нью-Йорка и Лос-Анджелеса, а также финансовыми институтами из Лондона и Центральной Европы занимающимися quant development и AI в области инвестиций и торговли на фондовых биржах.
    В настоящий момент совместно с коллегой ведет несколько пилотов по разработке библиотеки и аналитического модуля для крупного поставщика софта для торговли на финансовых рынках.
    Также в разработке находится система Collateral mgm для крупного заказчика из США.

    Стек используемый в разработке достаточно богат и широк: R, Python, Java, C++, C#, Matlab, AWS, Microsoft Azure, Oracle DB, Cassandra, Kubernetes, Apache Spark, Kafka.
    Модули и библиотеки: Pandas, Pytorch, SciPy, NumPy, scikit-learn, Caffe, Bokeh, Theano, Lasagne, Quantlib, Quanmod, Tensorflow, Keras, quanttrade, Quantconnect, Quantiacs, wbdata, IQFeed, Bloomberg API, etc/

    PhD (аспирант 4 года) в North Carolina State University, USA.
    Область профессиональных интересов: анализ полевых и лабораторных данных качества водной среды для последующего построения прогнозных моделей. R является основным инструментом, в работе применяются регрессионный анализ и байесовый подход.

    Образование: магистр наук по специальности гидролог (TU Dresden, 2015), инженер-эколог (МИСиС, 2009).

    Опыт преподавания: 3 года в роли ассистента профессора в North Carolina State University.

    Участник международных конференций: 25th Biennial CERF Conference (2019), 15th Estuarine and Coastal Modeling Conference (2018) , North Carolina’s Coastal Conference (2017).

    Занимается программированием на R более 4 лет.
    Имеет опыт работы с широким спектром инструментов анализа и программирования — регрессия, анализ временных рядов и построение прогнозных моделей (forecast), байесовские методы, сетевой анализ, визуализация данных (ggplot2, plotly, ggmap), парсинг сайтов (xml2), Rmarkdown отчеты, интеграция C++ в R (Rcpp), чистка и обработка данных.

    Любит узнавать новое и делиться знаниями.

    Ведет проекты анализа данных в сфере психологии групп.

    В основом работал в сфере анализа текстовых данных.

    Как инструменты использовались библиотеки tm, NLP, UDPipe, igraph, statnet, rvest, XML, DBI, RPostgreSQL базы данных Postgres, memcached и набор ставших стандартом функций и пакетов предобработки данных.

    Одна из проблем психометрии — искажение полученных данных ментальным представлением человека о себе. Этих искажений лишен анализ неструктурированных данных, который может давать доступ в процессы психики, неискаженные искусственными, наигранными проявлениями.
    В сфере взаимоотношений людей часто встречается фраза: «Счастье — это когда тебя понимают».
    Счастье исследователя — получать доступ в ранее закрытые, неведомые процессы.

    Аналитик со стажем работы в крупных телекоммуникационных компаниях, таких как МТС, Ростелеком.

    Уверена, что посчитать и измерить можно все на свете — главное найти правильную шкалу и метрику.

    Обожает задавать себе и другим сложные провокационные вопросы и найти на них ответ в данных.

    Ссылка на основную публикацию
    ВсеИнструменты
    Adblock
    detector
    ×
    ×