Программирование для анализа данных — различия между версиями

Материалы по математике, 2018-19 учебный год
Перейти к: навигация, поиск
(Материалы по курсу)
(Материалы по курсу)
Строка 36: Строка 36:
 
|| [https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/rmarkdown-cheatsheet.pdf RMarkdown] [https://github.com/sandino/Markdown-Cheatsheet Markdown (русск)]
 
|| [https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/rmarkdown-cheatsheet.pdf RMarkdown] [https://github.com/sandino/Markdown-Cheatsheet Markdown (русск)]
 
|-
 
|-
|12.09 || Векторы в  R. || [] []  ||
+
|12.09 || Векторы в  R. || [http://rpubs.com/AllaT/rdata-vectors rdata-vectors]   ||
[http://rpubs.com/AllaT/rdat-sem1 sem1]
+
[http://rpubs.com/AllaT/rdat-sem1 sem1] [https://github.com/allatambov/RprogData/blob/master/seminars/12-09/sem-1-solutions.Rmd sem1-solutions]
 
||
 
||
 
|-
 
|-

Версия 19:45, 13 сентября 2018

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

Домашние задания

Название Дедлайн Задание
Домашнее задание 1 12.09 23:59 hw1-1 hw1-2
Домашнее задание 2
Домашнее задание 3