Informační webinář: Úvod do programování v Pythonu (pro úplné začátečníky)

18. 9. 2024 od 14:00
Prohlédnout


⚠️ Poslední místa – Regresní analýza v TIBCO Statistica

Brno (Mendelova univerzita) – 6. 6. 2024

Prohlédnout kurz


⚠️ Poslední místa – Analýza rozptylu v TIBCO Statistica

Brno (Mendelova univerzita) – 7. 6. 2024

Prohlédnout kurz

Basic Statistical Analysis in R Programming Language

Courses: R programming language control + Introduction to Statistics I in R Language

21 800 CZK excl. VAT
17 440 CZK excl. VAT
According related dates
Register now
  • Lecturer : Mgr. Patrik Galeta, PhD.
  • Course duration: 3 days

Learn everything you need for processing and evaluating data using basic statistical methods in the R programming language – even if you’ve never worked with R before.


This discounted package combines:

Intensive 3-day courses is led by Mgr. Patrik Galeta, PhD., Assistant Professor at the Department of Anthropology, University of West Bohemia. Dr. Galeta applies statistical methods in his demographic studies (see lecturer profile).

Hands-on practice takes place in the English version of RStudio. No need to bring your own laptop – we’ll provide one for you on-site. After completing the courses, you’ll receive over ready-to-use scripts to analyze your own data.

Základní kurz statistiky I v programovacím jazyce R
I want to register

Kodaňská 1441/46
Praha 10

Course venue address

3 days

Course duration

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete

Prohlédnout balíčky kurzů

You'll benefit most from this course if you:

  • want to learn how to use R programming language for analysing your scientific data,
  • have no prior experience with data wrangling in R but need to use data analysis in your work (research and technology professionals, etc.).

What prerequisite knowledge is required?

  • No specific knowledge is required to complete the course packages – this is training for beginners.

What will you learn in the course?

A/ R programming language control
  • how to use the RStudio environment,
  • how to easily import data of various formats into R,
  • why to process data using sequential algorithmic sequences (pipelines),
  • how to use the dplyr library for easy variable manipulation and management,
  • options for modifying text variables and factors using the stringr and forcats libraries,
  • how to create beautiful and clear graphs using the ggplot2 library.

RStudio Environment

Unified syntax of tidyverse library group functions

Efficient code writing using ‘pipeline’

Loading data into R from MS Excel format (readxl library) and SAS, SPSS, Stata (haven library)

Working with data (dplyr library)

  • Selecting variables and cases
  • Renaming variables
    Modifying variables (individually and in bulk)
  • Joining multiple tables using a common variable
  • Working with data within groups

Modifying text variables (stringr library)

  • Find and replace string
  • Split and join strings
  • Clean strings

Working with factors (forcats library)

  • Setting factor level order according to various criteria
  • Adding and removing levels
  • Combining levels of multiple factors

Working with date format (lubridate library)

  • Converting date to date format
  • Extracting year, month, day
  • Date format in graphs

Descriptive statistics (rstatix library)

  • Frequency tables
  • Descriptive statistics

Creating graphs in ggplot2 library

  • General logic of graph creation in ggplot2
  • Basic graph types (bar chart, histogram, boxplot, scatter plot)
  • Modifying parameters of axes, labels, titles, colors
  • Plotting the same graphs within groups

Batch execution of the same analysis on different data (purrr library)

B/ Introduction to Statistics I in R Language
  • the different types of variables that exist and their distinctions,
  • what is mean, median, standard deviation, and other descriptive statistics, and when and how to use them,
  • how to evaluate data and test hypotheses using basic statistical methods in R programming language.
  • how to effectively visualize data,
  • how to compare two or more datasets,
  • how to analyze data using contingency tables,
  • how to build a regression model and create "what-if" models.

Introduction to the R language

Explanation of basic statistical concepts

Basic information about the R programming language

Basics of working with statistical data in the R programming language

  • Importing files in various formats
  • Data preparation for statistical analysis
  • Data processing using tables and graphs and their interpretation

Introduction to data analysis

  • Understanding statistical data analysis
  • Descriptive statistics
  • Types of variable distributions
  • Measures of central tendency and variability
  • Suitable data visualizations
  • Relationship between two variables
  • Normal distribution and verification of data normality

Data analysis in R language

Practical examples of commonly used statistical methods in R language

Statistical analysis:

  • Introduction to hypothesis testing
  • Contingency table analysis
  • Test of independence for two categorical variables
  • T-tests
    • One-sample t-test
    • Two-sample t-test
    • Paired t-test
    • Non-parametric tests
  • Analysis of variance
  • Basic non-parametric tests
  • Correlation analysis
  • Linear regression

Practical examples to practice statistical testing methods and analysis

  • Practical demonstrations in the R language.

Názory spokojených účastníků

„Přestože s jazykem R pracuji již více jak 11 let, dozvěděl jsem se mnoho důležitých faktů, které mi coby samoukovi unikaly. Samozřejmostí je promítnutí těchto faktů do praktického využití, ať už se jedná o zefektivnění a zrychlení práce s R, tak především o teoretické základy, které pan Čapek vysvětlil naprosto bravurně. Jsem rád, že jsem kurz navštívil, protože při práci by mi jinak nastudování a pochopení principů, které stojí za různými typy testů hypotéz, trvalo roky. Kurz zabrousil též do pokročilejších metod. Vyzkoušeli jsme si základní zpracování časových řad, kdy jsme např. na čtvrtletní data nasazovali model a vykreslovali si grafy s předpovídanými hodnotami a konfidenčními intervaly. Za mě pořadatelé kurzu dostávají jedničku!“

Mgr. Ondřej Ledvinka, Ph.D., Český hydrometeorologický ústav

„Takto je to naprosto poprvé, kdy nám statistické metody někdo vysvětlil tak, že jsme dokázali pochopit i to, proč děláme to co děláme a jsme schopni to pak při práci i prakticky a především samostatně použit. Kurz byl zaměřen opravdu prakticky. Měl nevyhnutné množství teorie, no podstatnou část pak lektor věnoval praktické aplikaci statistických metod na jednotlivé úkoly v kontextu cíle, který daný úkol sledoval. Zároveň lektor velmi názorně vysvětloval jak o daných úkolech a aplikaci metod přemýšlet, co a proč se dělá a jak následně získané výstupy správně interpretovat.“

Vědecký pracovník, 1. lékařská fakulta Univerzita Karlova

Chci vidět další názory účastníků kurzu

What training materials will you receive?

  • At the course, you'll receive printed presentations of the covered material, which we'll later send to you in electronic form.
  • After completing the couse, we'll send you – at no extra cost – fine-tuned scripts you'll work with during the course. These powerful tools will be yours to use for processing and analyzing your own data.

How long does the course take?

  • 3 days

Who will be conducting the training?

The training will be conducted by Mgr. Patrik Galeta, PhD., an assistant professor at the Department of Anthropology at the University of West Bohemia in Pilsen. He specializes in statistical methods within demographic studies and also teaches a data processing course at the University of West Bohemia. In addition to instructing hundreds of students in statistical methods, he has also trained hundreds of participants in our courses.

How much does the course cost, where does it take place, and what are the payment options?

The course takes place at our training center located at Kodaňská 1441/46, Praha 10.

Payment is made via bank transfer based on the issued invoice.

The package price is 17,440 CZK excluding VAT – compared to individual courses, you save 20% (4,660 CZK). In addition to providing tools and training materials, the price includes refreshments during the course and lunch.

Non-binding Course Registration

We will contact you within 3 business days to discuss the details.
By submitting the application, you agree to the general terms and conditions and processing of personal data.

Další názory spokojených účastníků

Anonymní zpětná vazba účastníků z dotazníku spokojenosti po kurzu. 

Absolventi tohoto kurzu…

…umí využít základní nástroje jazyka R
„Školení mi pomohlo v základní orientaci v jazyce R, dodalo mně to také odvahu pustit se do jazyka R hlouběji.“
…jsou schopni pokročilé analýzy dat
„Naučil jsem se nové možnosti statistického zpracování dat, nad rámec metod dostupných v běžných statistických SW.“
…mohou naučit ostatní ovládat aplikaci RStudio na základní úrovni
„Mohu studentům ukázat, jak vyhodnocovat data v dalším statistickém softwaru.“

Navazující kurzy

Potřebujete poradit?

Zpracování osobních údajů

Adresa školícího centra

4D Center
Kodaňská 1441/46
101 00 Praha 10

Fakturační adresa

DataBon s.r.o.
Korunní 2569/108, 101 00 Praha 10

IČ: 09743804
DIČ: CZ09743804 

© Copyright DataBon s.r.o.

Want to receive push notifications for all major on-site activities?

✕

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete

Prohlédnout balíčky kurzů
[24. 4. 2024] Webinář ZDARMA: Jak získat 82% příspěvek na školení statistiky přes MPSV

Pod vedením zakladatele Datové akademie Dávida Tkáče mj. zjistíte:

  • kam a jak se registrovat, abyste se na kurzy mohli přihlásit,
  • kde najít nabídku kurzů a jak poslat přihlášku (a co se po jejím odeslání stane),
  • jak probíhá vyúčtování a platba za kurz,
  • na co si dát pozor a s čím je potřeba počítat.
Více informací