Программирование для анализа данных

Дорогие студенты!

На этой странице будут появляться материалы по курсу «Программирование для анализа данных», читаемого в 2018/2019 учебном году на образовательной программе «Коммуникации, основанные на данных» (магистратура, 1 курс).

Преподаватель: Алла Тамбовцева

Программа курса: ссылка.

Программное обеспечение: R и RStudio

R и RStudio

На занятиях мы будем работать в среде RStudio, которая является оболочкой для языка R с удобным интерфейсом. Чтобы программное обеспечение установилось правильно, сначала нужно установить R, а затем RStudio.

Скачать установочный файл R можно на официальном сайте R-project, в разделе CRAN Mirrors, выбрав любую страну, а затем нужную операционную систему.

Для Windows следует выбрать base, а затем кликнуть Download R 3.5.1 for Windows. Для Mac OS X следует выбрать файл R-3.5.1.pkg.

Скачать установочный файл RStudio можно на сайте проекта, перейдя в раздел загрузок в меню Products - RStudio - Download. Нам нужна версия RStudio Desktop (Open Source License), которая скачивается бесплатно.

С краткой инструкцией по работе в RStudio можно ознакомиться по ссылке.

Материалы по курсу

Конспекты лекций представлены в виде html-страниц, опубликованных на RPubs. Чтобы скачать все материалы по курсу (файлы с исходным кодом, таблицы с данными), можно перейти в репозиторий курса на Github, нажать зеленую кнопку Clone or Download, выбрать Download ZIP, скачать архив и распаковать. Никакой регистрации на Github для этого не требуется.

дата	тема	лекция	семинар	дополнительно
05.09	R и RStudio. Переменные.	rdata-markdown	rdata-intro	RMarkdown Markdown (русск)
12.09	Векторы в R.	rdata-vectors	sem1 sem1-solutions	Matrices & Lists
20.09	Загрузка файлов. Таблицы в R.	rdata-dataframes files	sem2	free-datasets
26.09	Таблицы в R.	rdata-wtables data	sem2-solutions
02.10	Работа с таблицами средствами dplyr.	rcode rdata-dplyr	sem3 data sem3-solutions	Документация по dplyr.
03.10	Библиотека dplyr: продолжение.	-	sem4 data sem-4-solutions
10.10	Описание данных. Разведывательный анализ данных.	rdata-desc rdata-explore-1 rdata-explore-2 desc-rcode explore-1 explore-2 data	-	more-explore Визуализация: не надо так
17.10	Визуализация данных средствами ggplot2. Проверка гипотез.	rdata-ggplot2 ggplot-rcode	sem-6 sem6-solutions	helpful-links maps maps2 ggplot2-adv ggplot-practice
20.10	Управляющие конструкции. Функции.	conds-rcode funs-rcode	sem-7

Домашние задания

Название	Дедлайн	Задание
Домашнее задание 1	12.09 23:59	hw1-1 hw1-2
Домашнее задание 2	23.09 23:59	hw2
Домашнее задание 3	03.10 23:59	hw3

Проект

Дедлайн: 19 октября 20:00

Текст задания

Пример выполнения (шаблон, без готового кода и графиков)

Интерпретация статистических результатов

Статистические критерии

Выгрузка красивых таблиц через stargazer