Сколько стоит курс «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи»?

Стоимость курса составляет 1490.00 рублей

Где можно пройти курс «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/268577.

Курс на Stepik

Обложка курса «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи» на Stepik

1 490 ₽

Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи ★ 0.000

Name: Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи
Price: 1490.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс — ваш старт в мире анализа данных на языке R. Вы с нуля освоите ключевые концепции программирования, научитесь работать с реальными данными, проводить статистический анализ и визуализировать результаты. Практические задания помогут закрепить знания и сразу применять их в работе или исследованиях.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	18
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	65
Количество квизов	316
Количество задач с кодом	160
Стоимость курса	1 490 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	5 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	31 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи»

9 разделов Уроки в курсе «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи»

65 уроков Тесты в курсе «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи»

316 тестов Задачи в курсе «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи»

160 задач Последнее обновление курса «Введение в R: Покори науку о данных с нуля до уверенного профи»

обн. 31 июля 2026

Начало работы с R и RStudio

7 уроков

1. Введение: основы темы ↗

2. Установка R и RStudio: Настройка среды разработки ↗

3. Операции в консоли и основы арифметики ↗

4. Создание и управление R-скриптами ↗

5. Получение помощи в R: Документация и ресурсы ↗

6. Проекты в RStudio: Эффективная организация работы ↗

7. Базовая настройка и параметры R ↗

Основы R: Типы данных, переменные и базовые операции

8 уроков

1. Переменные и присваивание: Хранение данных в R ↗

2. Основные типы данных: числовой, символьный и логический ↗

3. Векторы: Основная Структура Данных в R ↗

4. Векторная индексация и выделение подмножеств ↗

5. Работа с факторами: Категориальные данные в R ↗

6. Пропущенные значения: Работа с NA в R ↗

7. Основные статистические функции для работы с векторами ↗

8. Проект: Анализ данных с использованием базовых операторов ↗

Структуры управления и функции

8 уроков

1. Условные операторы: if, else и ifelse() ↗

2. Логические операторы и составные условия ↗

3. Циклы For: Перебор последовательностей ↗

4. Циклы While и Repeat ↗

5. Функции в R: архитектура, валидация и практическое применение ↗

6. Параметры и возвращаемые значения функций ↗

7. Применение семейства функций: Векторизованные операции ↗

8. Практический проект: Создание функции для анализа данных ↗

Структуры данных: матрицы, списки и таблицы данных

9 уроков

1. Матрицы: Двумерные структуры данных ↗

2. Матричные операции и их применение ↗

3. Списки: Универсальные контейнеры для данных ↗

4. Основы data frame ↗

5. Манипуляции с DataFrame: Выборка и фильтрация данных ↗

6. Добавление и изменение столбцов в таблице данных ↗

7. Объединение таблиц данных: операции слияния и соединения ↗

8. Функции сводки и исследования таблиц данных ↗

9. Практический проект: Комплексные операции с Data Frame ↗

Импорт, экспорт и обработка данных

8 уроков

1. Чтение CSV и текстовых файлов: углубленный подход ↗

2. Работа с файлами Excel в R ↗

3. Экспорт данных: запись файлов из R ↗

4. Очистка данных: обработка пропущенных значений и выбросов ↗

5. Преобразование данных: изменение структуры и переупорядочивание ↗

6. Работа со строками с использованием базовых функций R ↗

7. Работа с датами и временем в базовом R ↗

8. Практический проект: Сквозной процесс импорта и очистки данных ↗

Импорт, экспорт и практические проекты

8 уроков

1. Чтение файлов CSV и Excel с использованием пакетов readr и readx ↗

2. Запись данных в CSV и другие форматы файлов ↗

3. Работа с факторами для категориальных данных ↗

4. Работа с датами и временем с использованием lubridate ↗

5. Основы работы со строками с использованием stringr ↗

6. Курсовой проект: Разведочный анализ данных от начала до конца ↗

7. Сохранение графиков в файлы ↗

8. Практический проект: Создание полного аналитического отчёта ↗

Статистический анализ в базовом R

8 уроков

1. Описательная статистика и сводные показатели ↗

2. Распределения вероятностей в R ↗

3. Основы проверки статистических гипотез ↗

4. T-критерий: сравнение средних значений ↗

5. Дисперсионный анализ (ANOVA) ↗

6. Корреляционный анализ ↗

7. Моделирование линейной регрессии ↗

8. Практический проект: Комплексный статистический анализ ↗

Продвинутые темы и дальнейшие шаги

8 уроков

1. Управление пакетами и их установка в R ↗

2. Экосистема R для анализа данных: tidyverse, data.table и caret ↗

3. Отладка и обработка ошибок в R ↗

4. Написание эффективного кода на R ↗

5. Создание базовых пакетов R ↗

6. Основы воспроизводимых исследований с R Markdown ↗

7. Система контроля версий Git в среде RStudio ↗

8. Итоговый проект: Комплексный анализ данных ↗

Дальнейшие шаги

1 урок

1. Дальнейшие шаги: Продолжение изучения R ↗