2019第四届R语言数据分析与可视化培训班（11月北京）

-会议内容-

北京赛博尔医药科技有限公司将于2019年 11月29日 至 2019年12月1日（周五至周日）举办第四届R语言数据分析与可视化培训班（课程内容详见课表安排）。欢迎大家前来咨询及报名参加。

此次培训班依然坚持小班教学，手把手带教的教学模式，此次培训限定人数30人左右，报名敬请从速，争取使每一位参加培训的学员能够在数据分析方法上取得进步。

 

培训简介

R语言带来了数据分析领域新的革命！因其具有强大高效的数据分析能力和自由美观的可视化绘图效果，在数理统计、互联网、人工智能、金融、生物医学、天文地理、物理化学等各个领域脱颖而出，尤其在国际上广泛受到研究生、一线科技人员、临床医生和学者的青睐。R语言因其简洁易懂、免费开源，本着资源共享和共同提高的原则，截至2018年12月其在线资源库已有远超10000个免费开源的R工具包以及无数的在线资源和使用人员。

掌握R语言不仅可以提高复杂数据分析效率、绘制各类漂亮图表，促进发表高质量国际学术论文，而且还可以在他人工具和源码基础上修改完善，设计并发布自己的数据分析工具，提高自己在相关领域的国内外知名度。因此，及时掌握R语言，不仅是一项基本功，更是站在巨人肩膀上实现科研创新的得力助手。

本培训班将通过为期三天但内容丰富的讲解和训练，使学员快速入门R语言，并提高至能够自主开展数据处理、分析和可视化的能力，为后期使用R语言开展模型研究、工具设计等高级应用奠定坚实基础。

二

培训对象和目的

本次培训班面向的对象是各单位从事数据处理、时序分析、图像图形处理分析、可视化交互处理分析等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和在校研究生等相关人员，以及数据分析和可视化的广大爱好者。

 

 

NO.1

培训班为以下人员量身定制：

●R语言零基础或入门级，但渴望能够快速get新技能的青年人员；

● 期望开展创新性、创造性工作的，从事科研和临床研究的医生、研究生、青年科技骨干等；

●从事模型研究的数据分析人员，从事诊断分析的图形图像可视化分析人员；

●对重复性实验、成果绘图等要求较高的、有国际学术论文发表需求的人员，等。

 

 

NO.2

培训班的目的是使学员能够：

●熟悉R和Rstudio软件以及R 包的使用技巧；

●掌握R语言的数据类型、对象操作和编程技巧；

●掌握R语言基本的数据处理、建模分析和图形图像可视化方法和绘图技巧；

●通过若干实例，了解fMRI、DTI、EEG等的R语言处理、分析及可视化的方法，了解相关R packages。

 

 

三

设计自己心中的分析工具or依赖已集成好的工具/GUI？

对于从事数据分析和可视化的研究人员来讲，最至关重要的莫过于能够“亲近”自己的数据、分析其特定规律并完美展示其各项特性。虽然在前期部分科研人员的努力下已经设计开发完成了一些高度集成好的数据分析工具（图形用户界面GUI），对于数据分析新手来讲可按照流程通过一步步点击鼠标即可完成数据的导入、处理、分析、可视化和导出等，操作简便，然而，开展数据分析的科研人员必须要设计自己的数据分析流程、方法、模型、可视化效果、结果形式等，对于这些创新性研究则已高度集成的GUI能力受限。因此，利用R开放共享的工具包和软件代码，使用者可以Inspect your data and check your model at every step，设计和开发满足自己需求的工具包或者程序，开展创新性的数据分析研究工作。

 

 

四

为什么要掌握新技能R语言

"The nice thing about standards is that you have so many to choose from." — Andrew S. Tanenbaum.

现在已经有可以使用的数据处理、分析和可视化的相关工具和编程语言，为什么还要学习一门新的数据分析语言R？

 

no.1    

R语言软件、包、程序和文档等全部free、open source

很重要的一方面，R是免费的，R相关软件和工具等可以从官方网站任意地下载安装和免费使用，新版本还能免费自动更新，各种程序代码和文档也都可以随意免费下载和使用，代码和文档有新修订时也可免费自动更新。更重要的一方面，R是开源的，所有数据处理、分析和可视化的工具以及程序，源代码都是公开的，所以用户可以在别人基础上修改代码、添加功能、完善工具等。并且，用户还可以设计开发自己的工具包。

 

no.2     

R语言强大的数据分析能力和团队支撑

统计科学家发明了R语言，并且R语言软件设计开发的核心成员也主要是统计学家。除了统计学科的人员使用R语言外，很多涉及数据分析（如金融、工程、生物、医学等）领域的工程和科研人员也都广泛使用R语言开展研究工作。截至2018年12月，R官方网站CRAN知识库里，已经远超过10000个R工具包（Packages），由各行各业的科研人员在不断地进行补充、维护和更新。对于每个领域甚至每个R工具包，都有相应地博客、论坛、开发人员等提供及时和专业的解答，促进大家共同维护和完善相关的代码和工具包。

 

no.3    

 R包的使用和管理so easy

R对于工具包的管理非常完善，一方面，R工具包的存储和管理全部在云端，用户不必在互联网苦苦搜寻想要的工具包，在R软件中即可一键检索、下载和更新，还会有相关推荐。另一方面，下载和安装用户感兴趣地R工具包时，该工具包依赖的其它所有工具包（包括代码和文档）都会自动地下载和安装，直至该用户感兴趣地工具包可直接使用，而无需用户费尽周折不断去下载和安装相关工具。

 

no.4    

 R语言可直接生成报告文档

使用R自带的工具包（如Knitr）可以按照默认或指定格式（如LATEX）编写数据分析报告、使用说明文档、学术论文、学位论文等。支持边数据分析、边一键生成相关报告，报告可囊括文本说明、程序代码和相应结果、数据内容、公式图形图表、数据分析结果、甚至交互式动态分析等，报告文档布局精致、格式统一、数据详细、图表精美，是编写实验报告、学术论文等的得力助手。

 

no.5    

 R语言方便开展重复性实验、创新性尝试

随着科学研究的国际化和开放共享，科研成果的发表除了公开研究方法外，还伴随着原始数据、方法参量参数、程序代码、中间数据和结果数据的公开，以便于学术界通过重复性实验得以验证。当前越来越多的科研人员通过R语言进行数据处理、分析和结果可视化，不断地公开着相关地研究数据、R工具包、R程序代码和使用手册。使用者可直接利用相关文档和数据，基于前沿研究公开的R工具包和程序代码，开展重复性实验，同时通过修改和完善相应程序代码进行创新性研究尝试，形成并发表自己更前沿的研究成果。

 

 

-主办方介绍-