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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/analisis-de-datos-con-r-programming/
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R语言：数据科学高级分析 本课程旨在介绍R语言及其集成开发环境RStudio，两者是数据科学分析的核心工具。 **核心内容：** * **R与RStudio介绍：** R既是编程语言也是解释软件，RStudio则是编写R脚本和与之交互的常用界面。理解RStudio运行依赖于R，两者均需安装。 * **学习R的优势：** * **可重复性与透明度：** 基于脚本的分析让重新分析数据或修改数据集时，只需重新运行脚本即可，无需记忆操作步骤。代码清晰可查，便于他人审查反馈和发现错误。 * **深入理解方法：** 编写脚本迫使学习者更深入地理解分析方法。 * **自动化报告：** R能与工具结合生成包含代码、图表和统计结果的报告，数据更新后能自动刷新。 * **强大的扩展性：** R拥有超过10,000个可用包，支持图像分析、GIS、时间序列、群体遗传学等多种领域，能灵活构建满足各种数据分析需求的框架。 **总结：** 本课程强调R语言在数据科学中的重要性，特别是其在提高分析可重复性、透明度、深度理解和自动化报告方面的优势。通过学习R，学员将掌握一项强大且灵活的工具，以应对多样化的数据分析挑战。
¿Qué es R? ¿Qué es RStudio?El término R se usa para referirse tanto al lenguaje de programación como al software que interpreta los scripts escritos con él.RStudio es actualmente una forma muy popular no solo de escribir sus scripts R sino también de interactuar con el software R. Para funcionar correctamente, RStudio necesita R y, por lo tanto, ambos deben estar instalados en su computadora.¿Por qué aprender R?La curva de aprendizaje puede ser más pronunciada que con otro software, pero con R, los resultados de su análisis no se basan en recordar una sucesión de señalar y hacer clic, sino en una serie de comandos escritos, ¡y eso es algo bueno! Por lo tanto, si desea rehacer su análisis porque recopiló más datos, no tiene que recordar en qué botón hizo clic y en qué orden para obtener los resultados, solo tiene que ejecutar su secuencia de comandos nuevamente.Trabajar con scripts hace que los pasos que usó en su análisis sean claros, y el código que escribe puede ser inspeccionado por otra persona que puede brindarle comentarios y detectar errores.Trabajar con guiones te obliga a tener una comprensión más profunda de lo que estás haciendo y facilita tu aprendizaje y comprensión de los métodos que utilizas.R se integra con otras herramientas para generar manuscritos a partir de su código. Si recopila más datos o corrige un error en su conjunto de datos, las cifras y las pruebas estadísticas en su manuscrito se actualizan automáticamente.Con más de 10 000 paquetes que se pueden instalar para ampliar sus capacidades, R proporciona un marco que le permite combinar enfoques estadísticos de muchas disciplinas científicas para adaptarse mejor al marco analítico que necesita para analizar sus datos. Por ejemplo, R tiene paquetes para análisis de imágenes, GIS, series temporales, genética de poblaciones y mucho más.
