Чему вы научитесь
- Подготавливать рабочую среду R/RStudio на Windows, macOS и Linux
- Уверенно пользоваться базовым синтаксисом R, векторами, матрицами, списками и таблицами данных
- Понимать и применять оператор %>% и глаголы dplyr: filter, mutate, group_by, summarise, join
- Преобразовывать форму данных pivot_longer/pivot_wider, separate/unite и tidyr-приёмами fill, replace_na
- Импортировать CSV, Excel, JSON и API-данные; быстро читать большие файлы data.table::fread
- Создавать выразительные статические и интерактивные графики ggplot2 + plotly; настраивать темы, шкалы и фасеты
- Проводить описательную статистику, t-тесты, χ²-тесты, корреляции и строить линейные/обобщённые модели
- Использовать tidymodels для валидации, подбора гиперпараметров и оценки качества моделей
- Генерировать отчёты R Markdown, Bookdown, Quarto и автоматизировать их сборку
- Строить интерактивные Shiny-приложения: UI ↔ server, реактивность, shinydashboard, авторизация
- Деплоить Shiny в Docker/Posit Connect, настраивать CI/CD и nginx-proxy
- Разрабатывать собственные R-пакеты (devtools/usethis, roxygen2, testthat, pkgdown) и публиковать их на CRAN или internal repo
- Организовывать reproducible-pipelines с targets/drake, управлять зависимостями renv и ускорять расчёты
- Применять функциональное программирование purrr, расширенные пайпы %<>%, %T>% и оконные функции dplyr
- Документировать работу и вести контроль версий с Git/GitHub Actions для проверки R CMD check
О курсе
Полный путь от «hello world» в консоли R до production-дашбордов на Shiny. Вы научитесь быстро импортировать, очищать и визуализировать данные tidyverse, писать надёжный аналитический код, строить статистические модели и развёртывать интерактивные приложения. Курс сочетает теорию, практику, проекты и лайфхаки из реальных задач аналитиков и data-инженеров.
Начальные требования
Уверенное владение ПК и доступ к интернету.
Представление о табличных данных (строки, столбцы) и базовых метриках (среднее, медиана).
Опыт программирования не обязателен – мы начинаем с самого начала. Любой прошлый опыт (Python, SQL, VBA) будет плюсом, но не необходим.
Готовность установить R ≥ 4.3 и RStudio/Posit Desktop (пошаговая инструкция в первом модуле).
Преподаватели курса
2 110
Как проходит обучение
В каждом уроке первые 1-3 шага посвящены обзору того, чем мы будем заниматься в уроке, далее идет углубление по теории. Следом идут тестовые и практические задачи.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 2 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Полный стек навыков ― от базового синтаксиса R до деплоя Shiny-приложений в Docker/Posit Connect
- Три готовых проекта в портфолио: EDA-отчёт R Markdown, собственный R-пакет с тестами и интерактивный Shiny-дашборд
- Сертификат Stepik + бейдж для LinkedIn/GitHub, подтверждающий пройденные темы
- Ответы на комментарии в течении 2 дней
- Репозиторий шаблонов: Dockerfile, GitHub Actions, ggplot2-темы, примеры CI/CD
- Пошаговые чек-листы и шпаргалки tidyverse, Shiny, tidymodels
- Пожизненный доступ к видео, обновлениям курса и новым модулям
- Приглашения на закрытые вебинары, разборы проектов и скидки на продвинутые курсы