Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики. Сможете автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R.
Программа курса
Знакомство с языком R и базовые операции
Установите R и RStudio — среду для разработки на R — и познакомитесь с её интерфейсом. Узнаете, как создавать файлы R и Rmarkdown, начнёте изучать синтаксис языка и познакомитесь с понятием вектора в R. Типы и структуры данных
Изучите типы данных в R и научитесь преобразовывать данные из одного типа в другой. Разберёте структуры данных в R: векторы, матрицы, датафреймы и списки. Узнаете, как с ними работать. Управляющие конструкции
Научитесь использовать условную конструкцию if-else, проверять условия, работать с циклами и функциями.
Чтение и запись файлов в R
Узнаете, как работать с файлами в рабочей папке, читать и записывать файлы форматов csv, txt и Excel. Обработка данных базовыми средствами R
Научитесь использовать датафреймы и работать с данными с помощью базовых средств R. Узнаете, как выводить описание датафрейма, работать со строками и столбцами. Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 1
Познакомитесь с библиотекой tidyverse и её возможностями. Разберёте особенности синтаксиса tidyverse и изучите работу с разными функциями. Узнаете, как группировать и агрегировать данные, выгружать сводную информацию с помощью библиотеки stargazer. Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 2
Научитесь трансформировать структуру данных и объединять таблицы. Работа с пропущенными значениями в R
Научитесь выполнять поиск и подсчёт пропущенных значений и искать в них закономерности. Поймёте, как визуализировать пропущенные значения с помощью библиотек mice и VIM и заполнять пропуски средствами tidyverse. Работа с порядковыми и категориальными данными в R
Изучите шкалы данных: числовую, порядковую и категориальную. Разберёте особенности факторных данных в R и операции с ними. Научитесь работать с категориальными данными с forcats.
Визуализация данных в R
Научитесь строить простейшие графики базовыми средствами R — гистограмму, диаграмму рассеяния и линейный график. Узнаете, как их настраивать и выгружать в файл. Визуализация данных с библиотекой ggplot2
Узнаете, как строить графики с библиотекой ggplot2. Научитесь работать с одномерными, двумерными и нечисловыми данными и группировать данные на графиках.
Разведывательный анализ данных в R
Познакомитесь с описательными статистиками в R. Научитесь пользоваться библиотекой psych и искать нетипичные значения. Изучите коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена и поймёте, как их применять. Узнаете о понятии корреляционных матриц, сможете их визуализировать и выгружать в отчёт. Введение в теорию вероятностей
Узнаете, что такое случайный эксперимент и условная вероятность. Познакомитесь с разными типами случайных величин. Научитесь решать задачи на определение вероятности события. Статистическое оценивание
Познакомитесь с законами статистики. Научитесь формулировать и проверять статистические гипотезы с помощью графиков распределения, доверительных интервалов и p-value. A/B-тестирование
Узнаете, что такое A/B тестирование и в каких задачах его применяют. Научитесь проверять гипотезы с помощью метода ANOVA и тестов Уилкоксона и Краскела-Уоллиса. Поиск взаимосвязей в данных в R
Научитесь выделять взаимосвязи в количественных и категориальных данных. Изучите простую линейную регрессию. Узнаете, как работать с регрессионной моделью, проверять её качество, выгружать результаты и включать их в отчёт Rmarkdown. Регрессионный анализ в R
Узнаете, что такое регрессионные модели и в чём их ценность для статистических исследований. Научитесь строить регрессии в R, чтобы решать аналитические задачи.
Интерактивные графики с библиотекой Plotly
Познакомитесь с проектом Plotly, разберёте его возможности, особенности синтаксиса и функции. Научитесь строить интерактивные графики Plotly в 2D и 3D и публиковать результаты на RPubs. Аналитические панели в R: фреймворк Shiny
Изучите проект Shiny, его возможности и устройство кода. Установите библиотеку Shiny, научитесь редактировать шаблонное приложение, добавлять на дашборд меню, строки датафрейма и элементы интерфейса.
Обработка и анализ социально-экономических данных
Вы выгрузите данные из разных файлов, соберёте их в единый датафрейм и обработаете его. Проведёте разведывательный анализ, построите регрессионные модели и графики, а затем представите результаты и интерпретацию в отчёте.
Бесплатнорассрочка от 4 900 ₽/мес