Szkolenie R dla początkujących

R jest obecnie jednym z najpopularniejszych narzędzi stosowanych do analizy danych. Jest to równocześnie język programowania, który pozwala na tworzenie skryptów automatyzujących analizę danych. Z pomocą R można tworzyć własne funkcje, przeprowadzać skomplikowane obliczenia, transformacje, analizy statystyczne, budować modele ekonometryczne, tworzyć piękne wykresy a nawet zautomatyzować raport analityczny.

Dzięki dużej liczbie osób zaangażowanych w rozwój R liczba zastosowań i dostępnych metod statystycznych ciągle rośnie. R jest program darmowym i jedyną aplikacją, która oferuje dostęp do najnowszych osiągnięć nauki w zakresie metod statystycznych. Na chwilę obecną ogromna liczba instytutów, firm, banków oraz uczelni korzysta z R do analizy danych.

Wprowadzenie
- Pobieranie i instalacja R
- Skrypty i pliki
- RGUI
- IDE: RStudio
- Pomoc w R
- Przegląd możliwości R
- Pakiety
- Ćwiczenia
Podstawowe obiekty
- Struktury danych
- Liczby i wektory – tworzenie, łączenie, obliczenia
- Macierze i tablice, tworzenie, łączenie, obliczenia
- Factory – tworzenie, manipulacje
- Listy – tworzenie, agregacja, manipulacje
- Data frame – tworzenie, łączenie, manipulacje
- Ćwiczenia
Ładowanie danych w R
- Wprowadzanie danych z linii poleceń
- Importowanie danych z formatu CSV
- Importowanie danych z formatu TXT
- Importowanie danych z formatu XLS
- Importowanie danych w formatach SAS, SPSS, STATA
- Importowanie danych z linków URL
- Importowanie danych z bazy danych
- Ćwiczenia
Przetwarzanie danych – tidyverse
- Wyodrębnianie danych – subskrypty i indeksy
- Filtrowanie danych
- Agregacja danych
- Tworzenie zmiennych
- Wykonywanie operacji na grupach
- Zamiana typów danych
- Duże zbiory danych
- Ćwiczenia
Podstawy programowania
- Operatory logiczne
- Warunkowe wykonanie kodu – if, ifelse, switch
- Pętle – for, while, repeat, replicate
- Funkcje – tworzenie, wywoływanie, argumenty
- Pakiet purrr – funkcja map_*
- Dobre praktyki
- Ćwiczenia
Wykresy – ggplot2
- Podstawowe wykresy dla 1 zmiennej
- Podstawowe wykresy dla wielu zmiennych
- Parametry graficzne
- Zapisywanie wykresów w formatach png, jpg, pdf
- Inne wykresy – korelogram, heatmapa
- Ćwiczenia
Elementy statystyki w R
- Statystyka opisowa
- Rozkłady prawdopodobieństwa
- Korelacja
- ANOVA
- Testy t-studenta
- Regresja liniowa
- Diagnostyka regresji
- Ćwiczenia
Powtarzalne analizy
- Projekty w RStudio
- Tworzenie raportu z kodem R- RMarkdown
- Dobre praktyki