由於隔離，許多人現在大部分時間都待在家裡，而這段時間可以、甚至應該有用地度過。
隔離開始時，我決定完成幾個月前開始的一些專案。 其中一個項目是影片課程「Excel 使用者的 R 語言」。 透過這門課程，我想降低進入 R 的門檻，並稍微填補現有的俄語培訓材料的短缺。
如果您所在公司的所有資料處理工作仍然在 Excel 中完成，那麼我建議您熟悉一種更現代、同時完全免費的資料分析工具。
Содержание
如果您對數據分析感興趣，您可能會對我的文章感興趣 и 渠道。 大部分內容專門介紹 R 語言。
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關於課程
該課程圍繞建築學構建 tidyverse，以及其中包含的包： readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2。 當然，R 中還有其他很好的套件可以執行類似的操作，例如 data.table，但是語法 tidyverse 直觀，即使對於未經培訓的用戶來說也易於閱讀，所以我認為最好從以下內容開始學習 R 語言 tidyverse.
本課程將引導您完成所有資料分析操作，從載入到視覺化最終結果。
為什麼是 R 而不是 Python？ 由於 R 是一種函數式語言，Excel 使用者更容易切換到它，因為無需深入研究傳統的物件導向程式設計。
目前計劃安排 12 個視訊課程，每節持續 5 至 20 分鐘。
課程將逐步開放。 每個星期一我都會在我的網站上開放新課程的訪問。 在單獨的播放清單中。
這門課程適合誰？
我認為從標題中可以清楚地看出這一點，但是，我將更詳細地描述它。
該課程是為那些在工作中積極使用 Microsoft Excel 並使用其中的數據來實施所有工作的人。 一般來說，如果您每周至少打開一次 Microsoft Excel 應用程序，那麼該課程就適合您。
您不需要具備程式設計技能來完成課程，因為... 該課程針對初學者。
但是，也許從第 4 課開始，也會為活躍的 R 用戶提供有趣的材料，因為… 此類軟體包的主要功能為 dplyr и tidyr 將進行更詳細的討論。
課程計劃
第1課：安裝R語言和RStudio開發環境
出版日期： 三月23 2020
引用：
視頻：
說明：
在介紹課程中，我們將下載並安裝必要的軟體，並簡要檢查 RStudio 開發環境的功能和介面。
第 2 課：R 中的基本資料結構
出版日期： 三月30 2020
引用：
視頻：
說明：
本課程將幫助您了解 R 語言中可用的資料結構。我們將詳細介紹向量、日期框架和清單。 讓我們學習如何創建它們並存取它們的各個元素。
第 3 課：從 TSV、CSV、Excel 檔案和 Google Sheets 讀取數據
出版日期： 四月6 2020
引用：
視頻：
說明：
無論使用什麼工具，處理資料都是從提取資料開始的。 課程期間使用包 vroom, readxl, googlesheets4 用於將資料從 csv、tsv、Excel 檔案和 Google Sheets 載入到 R 環境中。
第 4 課：在 R 中過濾行、選擇和重新命名列、管道
出版日期： 四月13 2020
引用：
視頻：
說明：
本課是關於包包的 dplyr。 在其中我們將了解如何過濾資料框、選擇必要的列並重新命名它們。
我們還將了解什麼是管道以及它們如何幫助您的 R 程式碼更具可讀性。
第 5 課：將計算列加入到 R 中的表中
出版日期： 四月20 2020
引用：
視頻：
說明：
在這段影片中我們繼續認識圖書館 tidyverse 和包裝 dplyr.
讓我們看看函數族 mutate()，我們將學習如何使用它們向表中新增新的計算列。
第 6 課：R 中的資料分組與聚合
出版日期： 四月27 2020
引用：
視頻：
說明：
本課致力於資料分析、分組和聚合的主要操作之一。 在課程中我們將使用該包 dplyr 和特點 group_by() и summarise().
我們將看看整個函數系列 summarise()即 summarise(), summarise_if() и summarise_at().
第 7 課：R 中表格的垂直和水平連接
出版日期： 4 2020五月
引用：
視頻：
說明：
本課程將幫助您了解垂直和水平連接表格的操作。
垂直聯合相當於SQL查詢語言中的UNION操作。
由於 VLOOKUP 函數，Excel 使用者更熟悉水平聯結；在 SQL 中，此類操作由 JOIN 運算子執行。
在課程中，我們將解決一個實際問題，在此過程中我們將使用包 dplyr, readxl, tidyr и stringr.
我們將考慮的主要功能：
bind_rows()- 表格的垂直連接left_join()— 表的水平連接semi_join()- 包括連接表anti_join()- 獨佔表連接
第 8 課：R 中的視窗函數
出版日期： 11 2020五月
引用：
說明：
視窗函數的含義與聚合函數類似；它們也將一組值作為輸入並對它們執行算術運算，但不會更改輸出結果中的行數。
在本教程中我們繼續研究包 dplyr、和函數 group_by(), mutate()，以及新的 cumsum(), lag(), lead() и arrange().
第 9 課：R 中的旋轉表或類似的資料透視表
出版日期： 18 2020五月
引用：
說明：
大多數 Excel 使用者都使用資料透視表；這是一個方便的工具，您可以使用它在幾秒鐘內將一組原始資料轉換為可讀的報告。
在本教程中，我們將了解如何在 R 中旋轉表格，並將其從寬格式轉換為長格式，反之亦然。
本課的大部分內容都是關於包的 tidyr 和功能 pivot_longer() и pivot_wider().
第 10 課：在 R 中載入 JSON 檔案並將清單轉換為表格
出版日期： 25 2020五月
引用：
說明：
JSON 和 XML 是非常受歡迎的儲存和交換資訊格式，通常是因為它們的緊湊性。
但分析以這種格式呈現的數據很困難，因此在分析之前有必要將其轉換為表格形式，這正是我們將在本影片中學到的內容。
本課程專門討論包 tidyr，包含在庫的核心中 tidyverse、和函數 unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().
第 11 課：使用 qplot() 函數快速繪圖
出版日期： 1 2020月
引用：
說明：
包 ggplot2 不僅是 R 中最受歡迎的資料視覺化工具之一。
在本課中，我們將學習如何使用函數建立簡單的圖表 qplot()，讓我們來分析一下她的所有論點。
第 12 課：使用 ggplot2 套件逐層繪製圖
出版日期： 8 2020月
引用：
說明：
本課程展示了該軟體包的全部功能 ggplot2 以及在嵌入其中的層中建立圖的語法。
我們將分析套件中存在的主要幾何圖形，並學習如何應用圖層來建立圖形。
結論
我嘗試盡可能簡潔地制定課程計劃，僅突出顯示您需要的最必要的信息，以便邁出學習 R 語言這樣強大的數據分析工具的第一步。
本課程並不是使用 R 語言進行資料分析的詳盡指南，但它將幫助您了解所有必要的技術。
雖然課程計畫設計為 12 週，但每週一我都會開放新課程，所以我建議 關注 YouTube 頻道，以免錯過新課程的發布。
來源： www.habr.com