Data Analytics With R

• 建议具备基础程式设计背景

设定

• 一台现代笔记型电脑
• 安装最新版本的R Studio和R环境

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形绘制。本课程向学生介绍R编程语言，涵盖语言基础、库和高级概念，并使用真实数据进行高级数据分析和图形绘制。

受众

开发者 / 数据分析师

时长

3天

形式

讲座与实操

第一天：语言基础

• 课程介绍
• 关于Data Science
  • Data Science定义
  • Data Science的执行过程
• 介绍R Language
• 变量与类型
• 控制结构（循环/条件）
• R标量、向量与矩阵
  • 定义R向量
  • 矩阵
• 字符串与文本操作
  • 字符数据类型
  • 文件I/O
• 列表
• 函数
  • 介绍函数
  • 闭包
  • lapply/sapply函数
• DataFrames
• 所有部分的实验

第二天：中级RProgramming

• DataFrames与文件I/O
• 从文件中读取数据
• 数据准备
• 内置数据集
• 可视化
  • Graphics包
  • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / 散点图
  • 热图
  • ggplot2包（qplot(), ggplot()）
• 使用Dplyr进行探索
• 所有部分的实验

第三天：高级Programming与R

• 使用R进行统计建模
  • 统计函数
  • 处理NA值
  • 分布（二项分布、泊松分布、正态分布）
• 回归
  • 介绍线性回归
• 推荐系统
• 文本处理（tm包/Word词云）
• 聚类
  • 聚类介绍
  • KMeans
• 分类
  • 分类介绍
  • 朴素贝叶斯
  • 决策树
  • 使用caret包进行训练
  • 评估算法
• R与Big Data
  • 将R连接到数据库
  • Big Data生态系统
• 所有部分的实验