[NeedForData.ru] Язык R для интернет-маркетинга (Алексей Селезнев)
О чем курс?
Курс поможет автоматизировать большую часть рутинной, повседневной работы интернет-маркетологов и веб-аналитиков с помощью скриптов, написанных на языке программирования R.
Для кого этот курс?
Целевая аудитория курса — интернет-маркетологи и веб-аналитики, которые ежедневно работают с такими сервисами, как Яндекс Директ, Google Ads, Google Analytics, Яндекс Метрика и т.д.
Что такое R?
R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU.
Для чего используется R?
R является достаточно мощным и самостоятельным средством для анализа и визуализации данных, однако кроме этого R-скрипты также используются для работы с данными в Power BI.
10 уроков
Введение в R
- История, возможности, преимущества и недостатки языка R.
- Загрузка и установка языка R и среды разработки RStudio.
- Области применения R скриптов в Power BI.
- Знакомство со средой разработки RStudio.
- Основные классы объектов в R.
- Работа со строками в R.
- Манипуляция с данными в R, пакеты dplyr, data.table, tidyr, sqldf.
- Работа с датами и временем в R, пакет lubridate.
- Условные конструкции, Циклы и функции в R.
- Рекомендации по оформлению кода и обработка ошибок.
11 уроков
Загрузка данных в Power BI, из API рекламных площадок и парсинг веб сайтов с помощью языка R
- Что такое API.
- Загрузка данных из Google AdWords.
- Загрузка данных из Яндекс Директ.
- Загрузка данных из Facebook.
- Загрузка данных из Вконтакте.
- Загрузка данных из MyTarget.
- Загрузка данных из Google Analytics.
- Загрузка данных из API Яндекс Метрики.
- Загрузка данных из Google SearchConsole и Google Trends.
- Парсинг сайтов с помощью пакета rvest.
- Отправка HTTP запросов из R, пакет httr.
5 уроков
Работа с данными загруженными из API рекламных систем и парсинга сайтов
- Работа с Google Таблицами из R.
- Визуализация данных с помощью пакета ggplot2.
- Отправка и чтение данных из СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQLite, Google BigQuery).
- Отправка почты с помощью пакета mailR.
- Настройка запуска скриптов по расписанию, пакет taskscheduleR.