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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/introduzione-a-r/
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课程名称：R语言数据分析：从入门到精通 课程概述： 本课程是为 aspiring data analyst 设计的R语言编程入门课程，旨在引导初学者掌握R语言的基础知识，并将其应用于描述性统计分析。学完本课程后，学员将能够创建、导入、操作和管理数据集。 课程内容涵盖： * **环境设置**：学习下载、安装和使用R及RStudio等重要工具。 * **数据结构**：了解并掌握R中的核心数据结构，如向量、矩阵、列表和数据框（dataframe），学习如何创建、操作、提取元素以及本地保存这些结构。 * **函数与循环**：学习使用循环和创建函数来提高编程效率。 * **工作流程与帮助**：掌握设置工作目录、安装和调用R包、获取数据信息、查找测试数据集以及查询函数帮助等实用技巧。 * **数据导入**：学习从本地或网络导入各种格式（包括Excel、CSV、TXT、JSON）的数据到R。 * **数据操作**：利用dplyr、tidyr、reshape2等R包，学习数据清理、创建新变量、数据聚合、横向和纵向数据排序，以及合并数据集。还将简要介绍如何与数据库交互以及使用其他R包来简化大型数据集的管理。 * **统计分析**：学习R中基本的统计函数，如计算行/列均值，以及描述性统计中最常用的函数，如均值、中位数、众数、标准差，以及数据分布的可视化等。 * **数据可视化**：学习如何使用R基础绘图函数以及ggplot2包创建各种图表来展示数据和分析结果。 * **报告与导出**：学习创建和导出报告、幻灯片，以及课程内容的总结回顾。
Questo corso di base di programmazione con R per aspiranti data analyst nasce per accompagnare un principiante nella programmazione, dalle basi del linguaggio di programmazione (uno dei più conosciuti e utilizzati nel campo dell'analisi dati) fino all'utilizzo della statistica descrittiva.Al termine di questo corso lo studente sarà in grado di creare, importare, manipolare e gestire dei dataset. Il corso parte dall'impostazione dell'ambiente di lavoro: vedremo come scaricare, installare e utilizzare alcuni dei più importanti strumenti per l'utilizzo di R, come RStudio. Passeremo poi alla creazione degli oggetti: R si basa su alcune strutture che è necessario conoscere, come vettori, matrici, liste e dataframe. Una volta che avremo capito come creare e manipolare queste strutture dati, estrarne degli elementi e salvarle in locale sul computer, passeremo all'utilizzo di loop e alla creazione di funzioni. Nella sezione successiva vedremo una serie argomenti utili: come impostare una cartella di lavoro, come installare e richiamare un pacchetto, come ottenere delle informazioni sui dati, dove trovare dei dataset per i test e ottenere aiuto su una funzione.Quando si analizzano dei dati ci si imbatte prima o poi nei dataframe cosiddetti casi x variabili. Vedremo quindi come importare un dataframe dal computer, o da internet, su R. Esistono molte funzioni adatte allo scopo e molti pacchetti che ci sono utili per importare dei dati che sono in alcuni formati particolari, come ad esempio i formati per Excel, il.csv, il.txt o il JSON.Vedremo poi come manipolare i dati, creare nuove variabili, aggregare i dati, ordinarli in maniera orizzontale e longitudinale, unire due dataset. Per fare questo utilizzeremo alcuni pacchetti e funzioni specifiche, come dplyr, tidyr o reshape2. Vedremo anche brevemente come interfacciarci a un database e utilizzare altri pacchetti per snellire la gestione di dataset un po' più grandi. R è un linguaggio molto importante anche nell'ambito della statistica. Impareremo quindi alcune delle funzioni di base, come calcolo delle medie per riga o per colonna, e le funzioni statistiche più comuni nell'ambito della statistica descrittiva, come media, mediana, moda, la deviazione standard, la visualizzazione della distribuzione e altro ancora.Quando si parla di analisi dati, ci troveremo spesso a creare dei grafici per spiegare i nostri dati e le nostre analisi. Per questo motivo dedichiamo una sezione del corso a vedere come creare dei grafici sia con le funzioni della libreria di base, sia con il pacchetto ggplot2. Nelle ultime lezioni del corso vedremo come creare e esportare dei report e delle slide, riepiloghiamo gli argomenti visti e le funzioni utilizzate, e vediamo il materiale di supporto.
