Cursos de Introducción R para Biólogos

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Código del Curso

rintrob

Duración

28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)

Descripción General

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

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Programa del Curso

I. Introducción y preliminares

1. Información general

  • Haciendo R más amigable, R y GUIs disponibles
  • Rstudio
  • Software y documentación relacionados
  • R y estadísticas
  • Uso de R de forma interactiva
  • Una sesión introductoria
  • Obtención de ayuda con funciones y funciones
  • R, sensibilidad de mayúsculas y minúsculas, etc.
  • Recuperación y corrección de comandos anteriores
  • Ejecutar comandos o desviar la salida a un archivo
  • Permanencia de datos y eliminación de objetos
  • Buenas prácticas de programación: guiones autónomos, buena legibilidad, p. Scripts estructurados, documentación, reducción
  • Instalar paquetes; CRAN y Bioconductor

2. Lectura de datos

  • Archivos Txt (read.delim)
  • Archivos CSV

3. Manipulaciones sencillas; Números y vectores + arrays

  • Vectores y asignación
  • Aritmética vectorial
  • Generación de secuencias regulares
  • Vectores lógicos
  • Valores faltantes
  • Vectores de caracteres
  • Vectores índice; Seleccionar y modificar subconjuntos de un conjunto de datos
    • Matrices
  • Indexación de matrices. Subsecciones de una matriz
  • Matrices de índice
  • La función array () + operaciones simples en arrays, p. Multiplicación, transposición
  • Otros tipos de objetos

4. Listas y marcos de datos

  • Liza
  • Construir y modificar listas
    • Concatenar listas
  • Marcos de datos
    • Realización de marcos de datos
    • Trabajar con marcos de datos
    • Adjuntar listas arbitrarias
    • Gestión de la ruta de búsqueda

5. Manipulación de datos

  • Selección, subconjunto de observaciones y variables
  • Filtrado, agrupación
  • Recodificación, transformaciones
  • Agregación, combinación de conjuntos de datos
  • Formando matrices particionadas, cbind () y rbind ()
  • La función de concatenación, (), con arrays
  • Manipulación de caracteres, paquete stringr
  • Introducción corta en grep y regexpr

6. Más información sobre la lectura de datos

  • XLS, XLSX archivos
  • Paquetes readr y readxl
  • SPSS, SAS, Stata, ... y otros formatos de datos
  • Exportar datos a txt, csv y otros formatos

6. Agrupación, bucles y ejecución condicional

  • Expresiones agrupadas
  • Declaraciones de control
  • Ejecución condicional: si declaraciones
  • Ejecución repetitiva: para bucles, repetición y
  • Introducir en aplique, aplique, aplique, aplique

7. Funciones

  • Creación de funciones
  • Argumentos opcionales y valores predeterminados
  • Número variable de argumentos
  • Alcance y sus consecuencias

8. Gráficos simples en R

  • Creación de un gráfico
  • Parcelas de densidad
  • Parcelas de puntos
  • Parcelas de Bar
  • Líneas gráficas
  • Gráficos circulares
  • Boxplots
  • Gráfico de dispersión
  • Combinación de parcelas

II. Análisis estadístico en R

1. Distribuciones de probabilidad

  • R como conjunto de cuadros estadísticos
  • Examinar la distribución de un conjunto de datos

2. Pruebas de hipótesis

  • Pruebas sobre una media poblacional
  • Prueba de Razón de Verosimilitud
  • Pruebas de una y dos muestras
  • Prueba Chi-Cuadrada de la Bondad de Ajuste
  • Estadística de una muestra de Kolmogorov-Smirnov
  • Wilcoxon Signed-Rank Test
  • Prueba de dos muestras
  • Prueba de suma de rangos de Wilcoxon
  • Prueba de Mann-Whitney
  • Prueba Kolmogorov-Smirnov

3. Pruebas Múltiples de Hipótesis

  • Error de tipo I y FDR
  • Curvas ROC y AUC
  • Procedimientos de Pruebas Múltiples (BH, Bonferroni, etc.)

4. Modelos de regresión lineal

  • Funciones genéricas para extraer la información del modelo
  • Actualización de modelos adaptados
  • Modelos lineales generalizados
    • Familias
    • La función glm ()
  • Clasificación
    • Regresión logística
    • Análisis Discriminante Lineal
  • Aprendizaje sin supervisión
    • Análisis de componentes principales
    • Clustering Métodos (k-medios, agrupación jerárquica, k-medoids)

5. Análisis de supervivencia (paquete de supervivencia)

  • Objetos de supervivencia en r
  • Kaplan-Meier, prueba log-rank, regresión paramétrica
  • Bandas de confianza
  • Análisis de datos censurados (intervalo censurado)
  • Modelos Cox PH, covariables constantes
  • Cox PH modelos, covariables dependientes del tiempo
  • Simulación: comparación de modelos (comparación de modelos de regresión)

  6. Análisis de la varianza

  • ANOVA unidireccional
  • Clasificación bidireccional de ANOVA
  • MANOVA

 

III. Problemas de trabajo en bioinformática

  • Breve introducción al paquete limma
  • Flujo de trabajo de análisis de datos de microarrays
  • Descarga de datos de GEO: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
  • Procesamiento de datos (QC, normalización, expresión diferencial)
  • Trama de volcán
  • Custering ejemplos + heatmaps

Testimonios

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