В первой части курса по анализу данных в R мы познакомились с основными этапами анализа данных в R: предобработка данных, применение статистических тестов, визуализация и презентация результатов анализа. В этом курсе мы углубимся во все вышеперечисленные этапы: научимся быстро и эффективно манипулировать с данными при помощи функций семейства apply и таких пакетов как dplyr и data.table. Мы более подробно обсудим процесс визуализации данных при помощи пакета ggplot2, а также научимся строить интерактивные графики. В последнем модуле курса мы поговорим о работе в R Markdown для создания отчетов о проделанной в R работе.
Продвинутая предобработка данных
1.1 Общая информация о курсе
1.2 Функции семейства apply. Часть 1
1.3 Функции семейства apply. Часть 2
1.4 Функции семейства apply. Часть 3
1.5 Работа с данными при помощи dplyr
1.6 Работа с данными при помощи dplyr. Продолжение
1.7 Data.table
1.8 Data.table. Продолжение
1.9 Дополнительные задачи
Подробнее о визуализации
2.1 Грамматика ggplot2, функция qplot
2.2 Функция ggplot и различные geoms
2.3 Facet - способы группировки данных на графике
2.4 Scale и Theme: оси, легенда, внешний вид графика
2.5 Пример решения практической задачи
2.6 Динамическая визуализация с plotly
R Markdown
3.1 Здравствуйте, я ваш R Markdown!
3.2 Погружаемся в детали: R слева, markdown справа
3.3 Зоопарк возможностей: форматы, pandoc, html
3.4 Заключение
Практические задачи
4.1 Общая информация
4.2 Оценка качества модели и интерпретация результатов
4.3 Увлекательное путешествие в мир микроволновок
4.4 Задачи