Hubungi Kami

Kerangka Materi

Menulis Kode R yang Lebih Bersih dan Dapat Digunakan Kembali

  • Meninjau apa yang membuat kode R dapat diskalakan, mudah dibaca, dan mudah dipelihara
  • Membuat fungsi yang dapat digunakan kembali dengan input, output, dan nilai default yang jelas
  • Mengurangi pengulangan melalui desain fungsi yang lebih baik dan pengorganisasian skrip

Alur Kerja Transformasi Data Praktis

  • Membangun alur analisis yang jelas dengan alat tidyverse
  • Bekerja dengan ringkasan terkelompok, penggabungan, dan perubahan bentuk data
  • Menyusun langkah-langkah persiapan data untuk analisis yang dapat diulang

Pemrograman Fungsional untuk Tugas Berulang

  • Menggunakan alat iterasi sebagai alternatif dari loop berulang
  • Menerapkan alur kerja bergaya map dengan purrr
  • Menangani kesalahan dan nilai yang hilang dengan lebih aman dalam tugas berulang

Debugging dan Peningkatan Kinerja

  • Menemukan dan memperbaiki kesalahan pengkodean umum dalam skrip dan fungsi
  • Menerapkan teknik debugging praktis di R dan RStudio
  • Melakukan benchmark terhadap kode lambat dan melakukan peningkatan kinerja yang terarah

Pelaporan dan Komunikasi yang Dapat Direproduksi

  • Membuat laporan yang dapat direproduksi dengan R Markdown
  • Memperhalus output visual dengan ggplot2 untuk komunikasi yang lebih jelas
  • Menyiapkan hasil analisis untuk dibagikan kepada pemangku kepentingan bisnis atau penelitian

Workshop Terapan dan Langkah Selanjutnya

  • Menggabungkan fungsi, alur kerja data, debugging, dan pelaporan dalam latihan praktis
  • Mengulas teknik utama dan pola umum untuk pekerjaan R sehari-hari
  • Menentukan langkah selanjutnya untuk peningkatan berkelanjutan dalam pemrograman R

Persyaratan

  • Memahami dengan baik sintaks inti R, tipe data, vektor, dan data frame
  • Pengalaman menulis skrip di R dan bekerja di RStudio
  • Pengalaman pemrograman R tingkat menengah, termasuk manipulasi dan plot data dasar

Target Peserta

  • Analis data yang ingin menulis kode R yang lebih efisien, dapat digunakan kembali, dan mudah dipelihara
  • Ilmuwan data yang membutuhkan alur kerja lebih kuat untuk analisis, pelaporan, dan kolaborasi
  • Peneliti dan profesional teknis yang menggunakan R untuk pekerjaan data praktis
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait