Besplatan kurs R-a za Data Science u beogradskom Startit Centru

Data science iliti nauka o podacima je jedna od najdinamičnijih i brzorastućih oblasti koja privlači programere, statističare, istraživače iz različitih oblasti, kao i mnoge druge profile. Ukoliko se pronalaziš u tom opisu i želiš besplatno da naučiš R programski jezik, kao i kako da ga primenjuješ u oblasti data science, onda te pozivamo da nastaviš da čitaš dalje!

Uslovi 

Uslovi učešća na kursu su sledeći:

• ozbiljnost u nameri da naučiš R i uđeš u oblast data science
• posedovanje laptopa koji ćeš donositi na kurs
• osnovno znanje iz statistike i/ili verovatnoće
• makar minimalno iskustvo sa programiranjem u bilo kom programskom jeziku
• depozit od 2.500 dinara

Dodatak: depozit je jedini način koji imamo kojim možemo da osiguramo primanje samo ozbiljnih polaznika. U slučaju da polaznik prekrši dogovor o redovnosti i posvećenosti, depozit neće biti vraćen, ali ni zadržan od strane naše organizacije; biće uplaćen u vaše ime u dobrotvorne svrhe. Sva prava i obaveze organizatora i polaznika se definišu ugovorom.

Šta se očekuje od tebe tokom kursa?

• Od polaznika se očekuje sledeće:
  
  • da prisustvuju svim sesijama kursa
  • da se pripremaju svaku sesiju unapred (čitanje + kodiranje, odnosno vežbe u R koje će biti zadavane). Ovo je neophodno pošto će kurs biti prilično intenzivan, ali zato i efikasniji od prethodnih sličnih kurseva. Fokus će biti na knjizi R for Data Science, ali pošto ona prati na linearan način učenja R programiranja polaznici će jezičke ekspresije u R savladavati uporedo sa poglavljima knjige, kroz vežbe i kod na GitHubu
  • da pronađu, u dogovoru sa predavačem, skup podataka na kome će vežbati i razvijati svoje znanje programskog jezika R tokom kursa i na kraju kursa predstaviti mini-projekat na osnovu analize i vizuelizacije tog skupa podataka.

Šta ti možeš da očekuješ od kursa?

• Polaznici mogu da očekuju sledeće:
  
  • poznavanje i razumevanje logike rada sa R paketima iz {tidyverse}
  • I/O funkcije samog jezika, paketa poput {readr} i {data.table}
  • transformisanje i uređivanje skupova podataka sa paketima {dplyr} i {tidyr}
  • vizuelizaciju podataka statitičkim dijagramima u paketu {ggplot2}
  • poznavanje toka rada za eksploratornu analizu podataka (EDA), deskripciju podataka, i elementarne neparametrijske metode u R
  • elementarno matematičko modeliranje u programskom jeziku R koje će se proučavati na primeru linearnog regresionog modela i nekih veoma korisnih modela iz klase Generalizovanih linearnih modela (binarna i multinomijalna logistička regresija).

• Polaznici na kraju kursa ne treba da očekuju:
  
  • poznavanje R za produkciju (Rmarkdown, RStudio Shiny, itd.)
  • poznavanje paralelizacije R koda
  • rad sa Big Data kroz R
  • znanje razvoja interaktivnih, dinamičkih vizuelizacija putem R interfejsa ka D3 funkcijama i sličnim JS front-end alatkama
  • elaborirano znanje matematičkog modeliranja u određenoj oblasti (to je granica koju samo oni sami sebi mogu da zacrtaju i osvajaju je)

O predavaču

Dr Goran S. Milovanović se više od petnest godina profesionalno bavi analitikom podataka, a radi kao Data Scientist od 2013. godine, posle akademske karijere u kognitivnim naukama (suđenje i rezonovanje, odlučivanje u uslovima rizika i neizvesnosti, semantičko pamćenje, kategorizacija, statističko kauzalno učenje). Ima akademsko, profesionalno, i volontersko iskustvo u nastavi statistike u društvenim naukama, te eksperimentalne i neeksperimentalne metodologije, na srpskom i engleskom jeziku.

Trenutno je angažovan kao Data Scientist na semantičkom veb projektu Wikidata od strane Wikimedia Deutschland, i kao mentor u oblasti Data Science-a za američki startap Springboard. Vlasnik je konsultantske firme DataKolektiv u Beogradu. Njegova ekspertiza u Data Science je u Information Retrieval problemima (u eksploratornoj analitici) i predikciji ljudskih izbora (u prediktivnoj analitici). Više o njegovom radu i interesovanjima se može naći na stranicama bloga The Exactness of Mind. Član je Data Science Srbija.

Termini kursa

U toku kursa je planirano 10 sesija od 2 sata (uvek u terminu od 17-19h) sledećih datuma:

• 7. oktobar (nedelja) 
• 13. oktobar (subota)
• 20. oktobar (subota)
• 27. oktobar (subota)
• 3. novembar (subota)
• 17. novembar (subota)
• 24. novembar (subota)
• 1. decembar (subota)
• 8. decembar (subota)
• 15. decembar (subota)

Materijali za kurs

• • GitHub repozitorijum sa R kodom i RMarkdown notebooks sa prethodnih kurseva u Startitu
  • knjiga R za statističku obradu podataka (O’Reilly izdanje na srpskom jeziku, Mikroknjiga, 2017,  odn. R for Data Science, na engleskom, kompletno otvorena online, aut. Hadley Wickham & Garrett Grolemund);
  • knjiga za one koji žele da prodube svoje poznavanje programiranja u R: THE ART OF R PROGRAMMING, autora Normana Matlofa.

Prijave

Prijave za R za Data Science kurs su otvorene do 4. oktobra, a svi zainteresovani se mogu prijaviti ovde. Za sva pitanja ili nedoumice koje imate, možete pisati na [email protected].