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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/r-basics-u/
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课程名称：R基础 - 编程、数据分析与回归 概述：本课程为初学者提供了R编程和数据分析的入门知识。课程的第一部分重点教授R编程的基础知识，最后通过一个小项目来应用所学知识，项目内容是近似计算圆的面积，要求编写自定义函数。接下来，课程将介绍一些重要的数据分析包，包括“tidyverse”和“data.table”，这两者在实际数据分析中非常常用，尤其是“data.table”能够高效处理大数据集。课程还将扩展数据的可视化部分，引入现代图形库如“ggplot2”和“plotly”。 在实际数据分析方面，课程将解析房地产的销售价格，并利用“Rmarkdown”生成动态报告。此外，学员将在第四章中学习基本的Web应用程序开发，介绍“shiny”包的使用，同时还将探讨Web API的相关知识，编写一个Finance API，使用“plumber”包，结合“quantmod”包获取股票价格数据。 本课程的重点是传授概念和技术，而非统计学。学员无需具备编程基础，适合所有希望入门R语言并进行数据分析的人，同时也是数据科学领域的良好起点。
Update: September 2022Lineare Regression und tidymodelsDieser Kurs dient als Einstieg in die Programmierung und Datenanalyse mit R & RStudio. In dem Kurs lernt Ihr im ersten Schritt Grundlagen der R-Programmierung. Abschluss des ersten Kapitels bildet ein kleines Projekt, in dem wir die Fläche eines Kreises approximieren. Dafür schreiben wir angepasste Funktionen. Danach erfolgt, eine Einführung in die, aus Sicht des Autors, wichtigsten Pakete für die Datenanalyse. Ihr lernt das "tidyverse" und "data.table" kennen, die in der Praxis sehr häufig für die Datenanalyse benutzt werden. "data.table" ermöglicht euch die Behandlung sehr großer Datenmengen in kurzer Zeit. Die in dem ersten Kapitel eingeführten Möglichkeiten zur grafischen Darstellung von Daten werden durch "moderne" Bibliotheken, wie "ggplot2" und "plotly" ergänzt. An realen Daten werden die Konzepte vertieft. Es werden Verkaufspreise von Immobilien analysiert und in einem dynamischen Report zusammengefasst. Dafür benutzen wir "Rmarkdown". In Kapitel 4 lernt ihr unter Anderem die Grundlagen von Web-Applikationen mit dem "shiny" package kennen. Außerdem werden Web-APIs behandelt. Wir programmieren eine Finance-API mit dem "plumber" Package. Dabei dient das "quantmod" Package als Grundlage für die Kursverläufe von Aktien.Im Fokus dieses Kurses steht die Vermittlung von Konzepten und Techniken, und weniger die Statistik. Es werden keine Vorkenntnisse in der Programmierung benötigt. Dieser Kurs eignet sich für alle, die einen Einstieg und in R benötigen und Datenanalysen durchführen möchten. Dieser Kurs eignet sich zudem als Einstieg in das Feld Data Science mit R.
