Чему вы научитесь
- Писать и запускать базовые скрипты на языке R
- Использовать встроенные функции и создавать пользовательские
- Импортировать, очищать и преобразовывать данные
- Строить графики и визуализировать данные с помощью ggplot2
- Применять основы статистического анализа в R
- Работать с датафреймами и списками
- Использовать пакеты и управлять рабочим окружением
- Автоматизировать рутинные задачи с помощью циклов и функций
- Разрабатывать собственные проекты анализа данных
- Сравнивать и интерпретировать результаты анализа
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Начальные требования
-
Базовые навыки работы с компьютером
-
Умение обращаться с файлами и папками, устанавливать программы
-
Знание основ работы с таблицами (например, в Excel или Google Sheets)
-
Желание разбираться в логике и структуре кода, даже если раньше не программировали
Программирование на R объясняется с нуля, поэтому опыт в других языках программирования необязателен.
Преподаватели курса
206
Как проходит обучение
Как проходит обучение
Курс состоит из коротких видеоуроков, сопровождаемых практическими заданиями и тестами. Материал подаётся поэтапно: от базовых конструкций языка R к работе с данными, визуализации и анализу.
Вы будете:
-
Смотреть видеолекции с разъяснениями кода
-
Выполнять практические упражнения в R (с примерами и шаблонами)
-
Проходить тесты для закрепления тем
-
Получать обратную связь и видеть автоматическую проверку заданий
-
Выполнять мини-проекты по анализу данных с реальными наборами данных
Обучение проходит в удобном темпе, вы можете возвращаться к пройденным материалам. Все обновления автоматически становятся доступны после покупки.
Что вы получите
- Практические навыки программирования на языке R
- Уверенное владение инструментами анализа и визуализации данных
- Возможность отработать теорию на реальных задачах
- Постоянный доступ ко всем обновлениям курса
- Доступ к мини-проектам, которые можно включить в портфолио
- Электронный сертификат об успешном завершении (если предусмотрено платформой)
- Базу для дальнейшего развития в аналитике, data science и смежных областях