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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/r-programming-for-beginners-includes-r-mini-project/
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**Coursera 课程总结：R 语言入门：包含 R 小型项目！** 本课程专为 R 语言初学者设计，旨在提供全面的 R 编程基础知识和实践技能。课程从 R 语言的介绍和在数据科学中的应用开始，随后指导学员安装和配置 RStudio 环境，并演示如何准备 R 工作区。 课程的核心内容涵盖了 R 语言的关键组成部分，包括： * **数据类型**：深入理解 R 中的各种数据类型，以及代码风格和注释的最佳实践。 * **基本数据结构**：详细讲解如何使用向量（Vectors）、矩阵（Matrices）及其运算，以及二维以上的数组（Arrays）。 * **高级数据结构**：介绍列表（Lists）及其元素选取方法，以及因子（Factors）的运用。 * **控制流与函数**：学习如何使用循环（Loops）和条件语句（IF, ELSE），并掌握 R 函数的创建与使用。 * **数据框（Data Frames）**：重点讲解数据框的使用，包括 tidyverse 包和 tibbles，这是 R 中处理表格数据的重要工具。 本课程强调**动手实践**，而非纯理论。课程包含大量可下载的练习，帮助学员将所学知识应用到实际场景中。学到最后，学员将有机会完成一个**小型项目**，整合所学技能，进一步巩固和提升编程能力。 **课程特色：** * **总时长**：6小时的视频教程 * **视频数量**：70多个独立的视频讲座 * **实践练习**：提供练习文件，供学员边学边练 * **项目实战**：课程末尾设有 R 项目，用于检验和应用所学知识 通过本课程，学员将能够独立完成 R 编程作业，为后续更深入的数据科学学习打下坚实基础。
In this R Programming for Beginners course, we start at the very beginning and introduce you to the R programming language. After that, we get you set up in R Studio and show you how to prepare the R Workspace.We also show you how to import data into R Studio from various file formats before launching into the essential R components - Vectors, Matrices, Arrays, Lists, Factors, Loops, Functions, Dataframes and so much more.This course includes downloadable challenges throughout to help you implement in real life what you are learning. At the end of the course, you pull everything you have learned together and complete a mini-project to help develop your skills.This course is about hands-on learning, not just theory!In this course you will learn:What R is and how it is used in Data ScienceData types in R, coding style, and commentsHow to use Vectors in RHow to use Matrices in R, including matric operations and modificationHow to use Arrays in RAbout using Lists in R including how to select list elementsAll about Factors in RHow to use Loops in R and IF, ELSE statementsHow to use Functions in RHow to use Data Frames including tidyverse and tibbles in RTo complete your first R programming assignmentThis course includes:6 hours of video tutorials70+ individual video lecturesExercise files to practice what you learnedAn R project at the end of the course to implement what you have learned
