Corso base di programmazione in R - Prometheus Studio
What you'll learn
- Gli studenti di questo corso acquisiranno competenze di base riguardanti il linguaggio R.
- Familiarizzare con l'interfaccia di R Studio, principale IDE per R;
- Installare le librerie aggiuntive di R;
- Conoscere i vari tipi di dati presenti in R, come numerici, stringhe, logici e fattori;
- Saper effettuare le principali operazioni con gli operatori aritmetici e logici;
- Conoscere e sapere utilizzare le principali strutture iterative e condizionali
- Conoscere le strutture dati fondamentali di R: vettori, matrici, dataframe, liste;
- Manipolare le strutture dati: filtering e subsetting;
- Importare e salvare i dati da e verso formati csv e excel.
- Un'adeguata preparazione funzionale all'apprendimento di argomenti avanzati.
Requirements
- Un pc
- Interesse verso la programmazione e l'analisi dei dati
- Nessuna esperienza precedente di programmazione
Description
Il corso è rivolto a chi non ha alcune esperienza di programmazione precedente. Lo scopo del corso è quello di rappresentare un primo avvio nella programmazione in R. Non è richiesto pertanto nessun prerequisito se non la voglia di imparare e un PC connesso a internet. Inoltre, il corso è completamente in italiano.
L'importanza di questo corso è legata alle possibilità che dall'uso di R possono derivare: conoscere uno strumento gratuito alternativo a Microsoft Excel, effettuare velocemente tutta una serie di operazioni legate alla manipolazione dei dati.
Per gli studenti, soprattutto quelli che hanno nel curriculum di studi esami di statistica, conoscere R equivale a poter mettere in pratica le conoscenze teoriche in un ambiente informatico.
Per i professionisti, il corso rappresenta l'occasione di apprendere le basi di questo potentissimo tool di analisi, competenza chiave per un'economia sempre più guidata dai dati.
Il corso, seppur breve, è pensato affinché ogni lezione sia strutturata in modo da spiegare nella maniera più chiara e completa tutti i concetti in essa presenti. Lo studente, oltre alle video lezioni, avrà anche il supporto di slide e dispense, in modo tale da poter riprendere i contenuti di ogni lezione in qualsiasi momento.
Who this course is for:
- Chiunque voglia imparare da zero a programmare in R
- Chi voglia conoscere un'alternativa gratuita Microsoft Excel
- Studenti universitari che abbiano nel curriculum di studi esami di natura quantitativa (statistica) e vogliano applicare le loro conoscenze teoriche
- Chi si vuole approcciare al mondo dell'analisi e della manipolazione dei dati per esigenze di business
- Chi utilizza i dati per professione, ad esempio i data-driven Journalist
Instructors
Sono un giovane libero professionista nel campo dell'analisi dei dati, sviluppo applicazioni e siti web, con una laurea specialistica in Finanza Quantitativa e un Master di II Livello in Data Intelligence e Strategie Decisionali conseguiti, rispettivamente, presso l'Università di Tor Vergata e l'Università La Sapienza.
I miei studi mi hanno permesso di sviluppare competenze di statistica, machine learning e tutto ciò che ruota attorno al campo della Data Science.
Possiedo, inoltre, una forte passione per l'informatica e per i linguaggi di programmazione web e non. Ne conosco diversi, R, Python, C, PHP, Java, JavaScript, HTML, CSS, SQL, molti dei quali utilizzo per la mia attività.
Laureato in Scienze Filosofiche presso l'Università degli Studi di Roma "Sapienza", con una tesi sull'ultimo pensiero morale di Kant e la filosofia del linguaggio del Novecento (110/110), ho in seguito conseguito un master di II livello sulla Filosofia del Novecento presso l'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" (110/110), mi sono poi interessato alla gestione della conoscenza per mezzo delle ultime tecnologie informatiche. In questo senso ho svolto un tirocinio presso Epistematica s.r.l., nel contesto del quale ho approfondito il linguaggio OWL e l'editor di ontologie Protégé.
I miei interessi si sono poi spostati ad analisi di tipo quantitativo, iscrivendomi al master di II livello in "Data Intelligence e Strategie Decisionali" (DISD, 110/110), presso il dpt. di Scienze Statistiche della Sapienza. In questo contesto ho sviluppato conoscenze e competenze riguardanti Machine Learning, analisi dati, visualizzazione dati, text mining e sentiment analysis, con le relative competenze informatiche (R, Python, Anaconda, Spyder, Jupyter, Atom, Tableau, Microsoft BI).
Attualmente sono impegnato in un project work che chiuderà questo percorso di master e lavoro come docente di Filosofia e Storia presso il Liceo Scientifico Statale "Augusto Righi" di Bologna.