Wprowadzenie do R.

Wprowadzenie do R: Przewodnik dla początkujących

Opis kursu

Ten kurs jest przeznaczony dla każdego, kto jest zainteresowany nauką podstaw R, potężnego języka szeroko stosowanego do analizy statystycznej, nauki o danych i wizualizacji. Niezależnie od tego, czy jesteś zupełnie nowy w programowaniu, czy już zaznajomiony z analizą danych, ten kurs oferuje ustrukturyzowane podejście do nauki R, podzielone na dwie części: Podstawowy (A) oraz Zaawansowany (B).

Struktura kursu:

Część A: Podstawy R

1. Odczytywanie danych w R
   Dowiedz się, jak importować, zarządzać i odczytywać różne formaty danych w R.
2. Pomoc i pakiety R
   Zrozumieć, jak uzyskać dostęp do rozbudowanego systemu pomocy R i zainstalować/używać pakietów, które zwiększają funkcjonalność R.
3. Różne rodzaje obiektów
   Poznaj typy danych R, takie jak wektory, macierze, listy i ramki danych, które są podstawowymi elementami składowymi.
4. Podstawowe manipulacje
   Dowiedz się, jak manipulować danymi i wykonywać podstawowe operacje za pomocą wbudowanych funkcji R.
5. Grafika i wizualizacja danych
   Wizualizacja danych przy użyciu potężnych systemów kreślenia R, takich jak grafika bazowa i ggplot2.
6. Proste testy statystyczne
   Przeprowadzanie podstawowych testów statystycznych, takich jak testy t i testy chi-kwadrat w celu analizy danych.
7. Modele regresji
   Wprowadzenie do modelowania regresji liniowej i wielokrotnej w celu zrozumienia zależności między zmiennymi.
8. R vs RStudio
   Porównaj i zrozum różnicę między R i jego popularnym IDE, RStudio, aby usprawnić przepływ pracy.

Część B: Zaawansowane tematy w R

1. Pętle i funkcje
   Zanurz się w pętle i instrukcje warunkowe, aby zautomatyzować powtarzalne zadania i nauczyć się pisać niestandardowe funkcje w R.
2. Pisanie własnego programu
   Twórz własne małe programy w języku R, umacniając swoje zrozumienie składni i logiki tego języka.
3. Symulacje Monte Carlo
   Wykorzystanie symulacji do oszacowania prawdopodobieństwa i modelowania złożonych systemów.
4. Metody optymalizacji
   Poznanie technik optymalizacji w celu minimalizacji lub maksymalizacji funkcji w różnych zastosowaniach, takich jak ekonomia lub inżynieria.
5. Modele nieparametryczne
   Poznaj zaawansowane modele, które nie opierają się na standardowych założeniach parametrycznych, takie jak test Wilcoxona lub estymacja gęstości jądra.

Ten kurs poprowadzi Cię od podstawowej obsługi danych do tworzenia niestandardowych modeli statystycznych i symulacji, zapewniając solidne podstawy w R do różnych zastosowań w badaniach, biznesie i nie tylko.