Язык R для анализа данных

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.

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.

Научитесь использовать условную конструкцию if-else, проверять условия, работать с циклами и функциями.

Узнаете, как работать с файлами в рабочей папке, читать и записывать файлы форматов csv, txt и Excel.

Научитесь использовать датафреймы и работать с данными с помощью базовых средств R. Узнаете, как выводить описание датафрейма, работать со строками и столбцами.

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.

Научитесь трансформировать структуру данных и объединять таблицы.

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.

Изучите шкалы данных: числовую, порядковую и категориальную. Разберёте особенности факторных данных в R и операции с ними. Научитесь работать с категориальными данными с forcats.

Научитесь строить простейшие графики базовыми средствами R — гистограмму, диаграмму рассеяния и линейный график. Узнаете, как их настраивать и выгружать в файл.

Узнаете, как строить графики с библиотекой ggplot2. Научитесь работать с одномерными, двумерными и нечисловыми данными и группировать данные на графиках.

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.

Узнаете, что такое случайный эксперимент и условная вероятность. Познакомитесь с разными типами случайных величин. Научитесь решать задачи на определение вероятности события.

Познакомитесь с законами статистики. Научитесь формулировать и проверять статистические гипотезы с помощью графиков распределения, доверительных интервалов и p-value.

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.

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.

Узнаете, что такое регрессионные модели и в чём их ценность для статистических исследований. Научитесь строить регрессии в R, чтобы решать аналитические задачи.

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.

Изучите проект Shiny, его возможности и устройство кода. Установите библиотеку Shiny, научитесь редактировать шаблонное приложение, добавлять на дашборд меню, строки датафрейма и элементы интерфейса.

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.