С оглед на карантината, много хора сега прекарват голяма част от времето си у дома и това време може, да не кажа, трябва да се използва разумно.

В началото на карантината реших да довърша някои проекти, започнати преди няколко месеца. Един от тези проекти беше видео курсът "R език за потребители на Excel". С този курс исках да намаля бариерата за влизане в R и малко да запълня съществуващия дефицит на обучителни материали по тази тема на руски език.

Ако в компанията, в която работите, все още е прието да се работи с данни в Excel, предлагам да се запознаете с по-съвременен и напълно безплатен инструмент за анализ на данни.

Съдържание

Ако се интересувате от анализ на данни, могат да ви бъдат интересни моите telegram и youtube канали. Голямата част от съдържанието им е посветена на езика R.

Връзки
За курса
За кого е този курс
Програма на курса
4.1. Урок 1: Инсталиране на R езика и средата за разработка RStudio
4.2. Урок 2: Основни структури от данни в R
4.3. Урок 3: Четене на данни от TSV, CSV, Excel файлове и Google Таблици
4.4. Урок 4: Филтриране на редове, избор и преименуване на колони, пайплайни в R
4.5. Урок 5: Добавяне на изчисляеми колони в таблицата на езика R
4.6. Урок 6: Групиране и агрегация на данни на езика R
4.7. Урок 7: Вертикално и хоризонтално обединение на таблици на езика R
4.8. Урок 8: Окончателни функции в R
4.9. Урок 9: Обръщане на таблици или аналог на сводни таблици в R
4.10. Урок 10: Зареждане на JSON файлове в R и преобразуване на списъци в таблици
4.11. Урок 11: Бързо изграждане на графики с функцията qplot()
4.12. Урок 12: Слой по слой изграждане на графики с помощта на пакета ggplot2
Заключение

Връзки

За курса

Курсът е построен около архитектура tidyverse, и включените в него пакети: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. Разбира се, в R има и други добри пакети, които изпълняват подобни операции, например data.table, но синтаксисът tidyverse е интуитивно разбираем, лесен за четене дори за неподготвени потребители, затова мисля, че е по-добре да започнете обучението си по R с tidyverse.

Курсът ще ви преведе през всички операции по анализ на данни, от зареждането до визуализацията на готовия резултат.

Защо R език, а не Python? Защото R е функционален език, потребителите на Excel могат да преминат на него по-лесно, тъй като не трябва да се запознават с традиционното обектно-ориентирано програмиране.

Към момента са планирани 12 видео урока с продължителност от 5 до 20 минути всеки.

Уроците ще се отварят постепенно. Всеки понеделник ще отварям достъп до нов урок на YouTube канал отделен плейлист.

За кого е този курс

Мисля, че това е ясно от името, въпреки това ще опиша по-подробно.

Курсът е насочен към тези, които активно използват Microsoft Excel в работата си и там реализират цялата работа с данните. Всъщност, ако отваряте приложението Microsoft Excel поне веднъж седмично, курсът е подходящ за вас.

Не се изискват програмистки умения за преминаване на курса, тъй като курсът е насочен към начинаещи.

Но, може би, започвайки от 4-ти урок, ще намерите материал интересен и за активни потребители на R, тъй като основният функционал на такива пакети като dplyr и tidyr ще бъде разгледан доста подробно.

Програма на курса

Урок 1: Инсталиране на R езика и средата за разработка RStudio

Дата на публикуване: 23 март 2020

Линкове:

Видео:

Описание:
Встъпителен урок, по време на който ще изтеглим и инсталираме необходимия софтуер и малко ще разгледаме възможностите и интерфейса на средата за разработка RStudio.

Урок 2: Основни структури от данни в R

Дата на публикуване: 30 март 2020

Линкове:

Видео:

Описание:
Този урок ще ви помогне да разберете какви структури данни съществуват в езика R. Подробно ще разгледаме вектори, дата фреймове и списъци. Ще научим как да ги създаваме и да се обръщаме към отделните им елементи.

Урок 3: Четене на данни от TSV, CSV, Excel файлове и Google Таблици

Дата на публикуване: 6 април 2020

Линкове:

Видео:

Описание:
Работата с данни, независимо от инструмента, започва с тяхното извличане. По време на урока се използват пакетите vroom, readxl, googlesheets4 за зареждане на данни в средата R от csv, tsv, Excel файлове и Google Таблици.

Урок 4: Филтриране на редове, избор и преименуване на колони, пайплайни в R

Дата на публикуване: 13 април 2020

Линкове:

Видео:

Описание:
Този урок е посветен на пакета dplyr. В него ще разберем как да филтрираме датафреймове, да избираме нужните колони и да ги преименуваме.

Също така ще научим какво са пайплайни и как те помагат да направят кода ви на R по-четим.

Урок 5: Добавяне на изчисляеми колони в таблицата на езика R

Дата на публикуване: 20 април 2020

Линкове:

Видео:

Описание:
В това видео продължаваме запознанството с библиотеката tidyverse и пакета dplyr.
Ще разгледаме семейството от функции mutate()и ще научим с тяхна помощ да добавяме нови изчисляеми колони в таблицата.

Урок 6: Групиране и агрегация на данни на езика R

Дата на публикуване: 27 април 2020

Линкове:

Видео:

Описание:
Този урок е посветен на една от основните операции за анализ на данни, групиране и агрегация. По време на урока ще използваме пакета dplyr и функциите group_by() и summarise().

Ще разгледаме цялото семейство от функции summarise(), т.е. summarise(), summarise_if() и summarise_at().

Урок 7: Вертикално и хоризонтално обединение на таблици на езика R

Дата на публикуване: 4 май 2020

Линкове:

Видео:

Описание:
Този урок ще ви помогне да разберете операциите по вертикално и хоризонтално обединение на таблици.

Вертикалното обединение е аналог на операцията UNION в SQL.

Хоризонталното съединяване на потребители на Excel е по-известно благодарение на функцията VLOOKUP, а в SQL такива операции се осъществяват с оператор JOIN.

В хода на урока ще решим практическа задача, в която ще използваме пакети dplyr, readxl, tidyr и stringr.

Основните функции, които ще разгледаме:

bind_rows() — вертикално съединяване на таблици
left_join() — хоризонтално съединяване на таблици
semi_join() — включващо съединяване на таблици
anti_join() — изключващо съединяване на таблици

Урок 8: Окончателни функции в R

Дата на публикуване: 11 май 2020

Линкове:

Описание:
Окончателните функции по смисъл са подобни на агрегираните, те също приемат масив от стойности и извършват аритметични операции, но в изходния резултат не променят броя на редовете.

В този урок продължаваме да изучаваме пакета dplyr, и функциите group_by(), mutate(), както и новите cumsum(), lag(), lead() и arrange().

Урок 9: Обръщане на таблици или аналог на сводни таблици в R

Дата на публикуване: 18 май 2020

Линкове:

Описание:
Повечето потребители на Excel използват сводни таблици, това е удобен инструмент, с който можете в рамките на секунди да превърнете масив от сурови данни в четими отчети.

В този урок ще се запознаем с това как да въртим таблици в R, и да ги преобразуваме от широко в дълго формати и обратно.

По-голямата част от урока е посветена на пакета tidyr и функциите pivot_longer() и pivot_wider().

Урок 10: Зареждане на JSON файлове в R и преобразуване на списъци в таблици

Дата на публикуване: 25 май 2020

Линкове:

Описание:
JSON и XML са изключително популярни формати за съхраняване и обмен на информация, обикновено благодарение на компактността си.

Но анализирането на данни, представени в такива формати, е трудно, поради което преди анализа е необходимо да ги приведем в табличен вид, именно това ще научим в това видео.

Урокът е посветен на пакета tidyr, част от основната библиотека tidyverse, и функциите unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().

Урок 11: Бързо изграждане на графики с функцията qplot()

Дата на публикуване: 1 юни 2020

Линкове:

Описание:
Пакет ggplot2 е едно от най-популярните средства за визуализация на данни не само в R.

В този урок ще се научим как да построим най-простите графици с помощта на функцията qplot(), и ще разгледаме всичките й аргументи.

Урок 12: Слой по слой изграждане на графики с помощта на пакета ggplot2

Дата на публикуване: 8 юни 2020

Линкове:

Описание:
В урока е демонстрирана цялата мощ на пакета ggplot2 и заложената в него граматика за изграждане на графики на слоеве.

Ще разгледаме основните геометрии, които съществуват в пакета и ще научим как да налагаме слоеве за построение на график.

Заключение

Опитах се да подготвя програмата на курса възможно най-кратко, да изтъкна само най-необходимата информация, която ще ви е необходима, за да направите първите стъпки в изучаването на такъв мощен инструмент за анализ на данни като езика R.

Курсът не е изчерпателно ръководство за анализ на данни с помощта на езика R, но ще ви помогне да разберете всички необходими техники за това.

Към момента програмата на курса е предвидена за 12 седмици, всяка седмица, в понеделник ще отварям достъп до нови уроци, затова препоръчвам да се абонирате да се абонирате за YouTube канала, за да не пропуснете публикуването на нов урок.

Източник: habr.com