R dla początkujących - analiza danych i wizualizacja

1.  Wprowadzenie do R:

• specyfika oprogramowania open source,
• instalacja programu R oraz interfejsu RStudio,
• zapoznanie się z RStudio,
• wpisywanie poleceń do konsoli,
• pisanie skryptów,
• katalog roboczy,
• przestrzeń robocza,
• kasowanie, zapisywanie i wczytywanie obiektów,
• wczytywanie kodu z pliku,
• wyszukiwanie, instalacja i ładowanie pakietów,
• korzystanie z pomocy.

2.  Wektory:

• wybrane atrybuty obiektów: struktura, klasa,
• rodzaje wektorów, sprawdzenie, konwersja,
• operacje na wektorach tekstowych (pakiet stringr),
• operacje na wektorach wartości logicznych,
• operacje na wektorach numerycznych,
• czynniki,
• operacje na datach.

3.  Obiekty zawierające dane:

• macierze,
• listy,
• funkcja automatyzująca: lapply,
• ramka danych: data.frame,
• importowanie i eksportowanie do danych tekstowych (csv),
• szybszy dostęp do danych.

4.  Podstawy programowania:

• pętle: for i while,
• instrukcje warunkowe,
• tworzenie funkcji przez użytkownika.

5.  Podstawowe metody statystyczne:

• popularne funkcje matematyczne i statystyczne,
• test t-Studenta na równość średnich,
• model liniowy,
• analiza wariancji.

6.  Pakiet służący do przetwarzania danych – dplyr:

• filozofia uporządkowanych danych,
• ramka danych: tbl_df,
• przeglądanie danych,
• problem braku danych,
• wybieranie wierszy (filtrowanie, losowanie),
• filtrowanie kolumn (zmiennych),
• tworzenie nowych zmiennych,
• grupowanie danych,
• sortowanie,
• podsumowywanie,
• łączenie zbiorów danych.

7.  Wizualizacja danych:

• podstawowe wykresy jednej zmiennej: punktowy, słupkowy, kołowy, histogram, pudełkowy,
• wykresy wielu zmiennych,
• rysowanie wykresów obok siebie,
• palety kolorów.

8.  Pakiet do tworzenia zaawansowanych wykresów – ggplot2:

• gramatyka wizualizacji: dane, estetyki i geomy,
• wykresy punktowe,
• wykresy słupkowe,
• wykresy liniowe,
• wykresy pudełkowe,
• tytuł, legenda, opisy osi,
• motywy wykresu.