课程大纲

第一天:语言基础

  • 课程介绍
  • 关于数据科学
    • 数据科学的定义
    • 数据科学的流程。
  • R语言简介
  • 变量和类型
  • 控制结构(循环/条件语句)
  • R标量、向量和矩阵
    • 定义R向量
    • 矩阵
  • 字符串和文本操作
    • 字符数据类型
    • 文件输入输出
  • 列表
  • 函数
    • 函数简介
    • 闭包
    • lapply/sapply函数
  • 数据框
  • 所有部分的实验

第二天:中级R编程

  • 数据框和文件输入输出
  • 从文件中读取数据
  • 数据准备
  • 内置数据集
  • 可视化
    • 图形包
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / 散点图
    • 热图
    • ggplot2包(qplot()、ggplot())
  • 使用Dplyr进行探索
  • 所有部分的实验

要求

  • 建议具备基本的编程背景

受众

  • 数据分析师
 14 小时

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