Inleiding tot R

Inleiding tot R: Een beginnersgids

Cursusbeschrijving

Deze cursus is bedoeld voor iedereen die de basisbeginselen van R wil leren, een krachtige taal die veel wordt gebruikt voor statistische analyse, datawetenschap en visualisaties. Of je nu helemaal nieuw bent in programmeren of al bekend bent met data-analyse, deze cursus biedt een gestructureerde aanpak om R te leren, opgedeeld in twee delen: Basis (A) en Gevorderd (B).

Cursusstructuur:

Deel A: Grondbeginselen van R

1. De gegevens lezen in R
   Leer verschillende gegevensformaten importeren, beheren en lezen in R.
2. R-Hulp en pakketten
   Begrijpen hoe je het uitgebreide helpsysteem van R kunt gebruiken en pakketten kunt installeren/gebruiken die de functionaliteit van R verbeteren.
3. Verschillende soorten objecten
   Verken de datatypes van R, zoals vectoren, matrices, lijsten en dataframes, die de belangrijkste bouwstenen zijn.
4. Basisbewerkingen
   Ontdek hoe je gegevens manipuleert en fundamentele bewerkingen uitvoert met de ingebouwde functies van R.
5. Grafieken en gegevensvisualisatie
   Gegevens visualiseren met de krachtige plotsystemen van R, zoals basisgrafieken en ggplot2.
6. Eenvoudige statistische tests
   Statistische basistests uitvoeren, zoals t-tests en chi-kwadraattests om gegevens te analyseren.
7. Regressiemodellen
   Een inleiding krijgen in lineaire en meervoudige regressiemodellen om relaties tussen variabelen te begrijpen.
8. R versus RStudio
   Vergelijk en begrijp het verschil tussen R en de populaire IDE, RStudio, om je workflow te verbeteren.

Deel B: Gevorderde onderwerpen in R

1. Lussen en functies
   Duik in lussen en voorwaardelijke verklaringen om terugkerende taken te automatiseren en leer aangepaste functies te schrijven in R.
2. Je eigen programma schrijven
   Bouw je eigen kleine R-programma's, zodat je de syntaxis en logica van de taal beter begrijpt.
3. Monte Carlo-simulaties
   Simulaties gebruiken om waarschijnlijkheden in te schatten en complexe systemen te modelleren.
4. Optimalisatiemethoden
   Leer optimalisatietechnieken om functies te minimaliseren of maximaliseren in verschillende toepassingen, zoals in de economie of techniek.
5. Niet-parametrische modellen
   Verken geavanceerde modellen die niet afhankelijk zijn van standaard parametrische aannames, zoals de Wilcoxon test of kernel density estimation.

Deze cursus neemt je mee van basisgegevensverwerking tot het maken van statistische modellen en simulaties op maat, zodat je een solide basis krijgt in R voor verschillende toepassingen in onderzoek, het bedrijfsleven en nog veel meer.