Участник:Igorschukin - История изменений

Igorschukin: Правка разбаловки

2023-04-21T05:10:51Z

Правка разбаловки

Igorschukin в 11:28, 17 апреля 2023

2023-04-17T11:28:47Z

Igorschukin: Создание странички по R

2023-04-17T10:58:23Z

Создание странички по R

Новая страница

== Превью ==

На данном курсе мы с Вами обсудим язык R и его применение в задачах статистического анализа данных.
Кроме того, посмотрим, какие средства этого языка помогают красиво демонстрировать извлеченную информацию.

== Объявление ==

Перед первой лекцией стоит попробовать установить R/RStudio самостоятельно ЗАРАНЕЕ. Это делается нативно

на [Windows[https://cran.r-project.org/bin/windows/base/]]: найдите большую кнопку Download R (номер версии) for Windows.
на [Mac[https://cran.r-project.org/bin/macosx/]]: если маку меньше, чем 5 лет, то смело ставьте *.pkg файл с последней версией. Если старше, то поищите на той же странице версию для вашей системы.
на [Linux[https://cran.rstudio.com/bin/linux/]]: также можно добавить зеркало и установить из командной строки: sudo apt-get install r-cran-base

Не факт, что на первой лекции на помощь с установкой будет время (на первом семинаре будет), но, если все сделать аккуратно и заранее, то чаще всего всё легко устанавливается:)
На лекции будет полезно брать с собой ноутбук для экспериментов и выполнения представленного кода.

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Дата
! Тема
|-
|1|| 21.04 || Вводная лекция. Основы языка R и базовые типы.
|-
|2|| 24.04/25.04 || Настройка RStudio/R. Продолжаем говорить о типах данных. Векторизация.
|-
|3|| 28.04 || Теория вероятностей и статистика.
|-
|4|| 1.05/2.05 || data.table vs tidyverse. Статистические критерии.
|-
|5|| 5.05 || A/B-тестирование с примерчиком. "Философия" ggplot2, почему он крут и небольшая практика.
|-
|6|| 8.05/9.05 || Продолжение ggplot2. Разведывательный анализ данных. RMarkdown.
|-
|7|| 12.05 || Корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализ. API, примеры и пример полноценного дашборда.
|-
|8|| 15.05/16.05 || Практика лекционного материала, создание дашборда.
|}

== Оценивание ==

Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тест на лекции (на 10 минут, 10 баллов)
# 2 домашки (срок выполнения каждой в районе 2х недель)

@@ Строка 45: / Строка 45: @@
 Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
 # Тест на лекции (на 10 минут, 10 баллов)
-# 2 домашки (срок выполнения каждой в районе 2х недель)
+# 2 домашки (20 баллов, срок выполнения каждой в районе 2х недель) + 1 балл по личным ощущениям проверяющего

@@ Строка 8: / Строка 8: @@
 Перед первой лекцией стоит попробовать установить R/RStudio самостоятельно ЗАРАНЕЕ. Это делается нативно
-на [Windows[https://cran.r-project.org/bin/windows/base/]]: найдите большую кнопку Download R (номер версии) for Windows.
+на [[Windows][https://cran.r-project.org/bin/windows/base/]]: найдите большую кнопку Download R (номер версии) for Windows.
 на [Mac[https://cran.r-project.org/bin/macosx/]]: если маку меньше, чем 5 лет, то смело ставьте *.pkg файл с последней версией. Если старше, то поищите на той же странице версию для вашей системы.
 на [Linux[https://cran.rstudio.com/bin/linux/]]: также можно добавить зеркало и установить из командной строки: sudo apt-get install r-cran-base