Онлайн-курсы по языку R - от 6 недель

Популярные курсы по языку R для обработки больших массивов данных, анализа и статистики, построения графиков и диаграмм.

R разработан статистиками для статистиков — в нём уже есть популярные статистические тесты, методы анализа данных, удобные инструменты для построения графиков. Установить интерпретатор и рабочее окружение можно в любую современную операционную систему — MacOS, Linux, Windows.

Что можно сделать с помощью R?

Обработать, очистить и преобразовать данные для исследования. Например, вы хотите посмотреть, сколько в среднем пользователей скачали ваше мобильное приложение за каждый летний и осенний месяц. R позволяет исключить из графика зиму и осень и сгруппировать их по месяцам для дальнейших подсчётов.
Провести статистические тесты. Допустим, вы хотите узнать, отличается ли средняя продолжительность жизни мужчин и женщин. Для этого можно запустить t-тест — его результаты покажут, есть ли статистически значимые различия между данными.
Выполнить разведочный анализ. Данные необходимо проверять на нормальность, потому что многие статистические методы (например, тот же t-тест) требуют нормального распределения в исходниках. Нормальное распределение предполагает, что бóльшая часть данных группируется около среднего значения, а остальных значений гораздо меньше. Такое распределение часто встречается в жизни: людей среднего роста в мире больше всего, а высоких и низких — мало. В R есть инструменты проверки нормальности с помощью графиков и тестов.
Работать с таблицами разных форматов. Эта возможность пригодится аналитикам: например, чтобы объединить данные из нескольких таблиц .csv и .xlsx и обрабатывать их как один файл.
Нарисовать интерактивный график и отрегулировать его параметры — значения по осям и тому подобное.
Создать интерактивное приложение. Результат — симпатичная веб-страница с графиком, фильтрами и сортировкой данных. Её можно отправить коллегам или опубликовать как часть статьи. Так отслеживают заболеваемость коронавирусом по всему миру.
Анализировать регрессионные модели. Регрессионный анализ — это метод, который позволяет выявить отношения между зависимой и независимой переменными. Например, аналитик хочет понять, почему в некоторых магазинах сети продажи выше, чем в других. Зависимой переменной будет объём продаж, а независимых несколько — это доход и возраст жителей района, расстояние от магазина до автобусных остановок. В результате можно выяснить, какой из этих факторов больше других влияет на выручку магазинов.