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为什么选择 R？
- 1
课程概述
- 2
认识 R：统计导向的编程环境
- 3
为什么数据科学家需要R
- 4
测验：R 语言概述
R 基础
- 1
基本 R 语法
- 2
流程控制
- 3
数据框
- 4
矩阵
- 5
整理有序——库与工作目录
- 6
加载外部数据
- 7
测验：R 基础知识
使用 tidyverse 进行可读性编程
- 1
Tidyverse 概述
- 2
特殊数据类型——tibbles
- 3
使用管道操作符组合命令
- 4
连接与查找
- 5
过滤数据集
- 6
数据堆叠与取消堆叠
- 7
应用复杂的逐行操作
- 8
数据科学中重要的Tidyverse函数
- 9
测验：Tidyverse
导入更多数据源
- 1
数据库连接
- 2
网页数据
- 3
Microsoft Excel
- 4
测验：数据导入
使用 ggplot2 进行数据可视化
- 1
为什么选择 ggplot2？
- 2
ggplot2 中的基本图表
- 3
自定义 ggplot2 图表
- 4
分面绘图与保存图表
- 5
测验：ggplot2 包
数据科学家的最佳实践
- 1
变量命名规范
- 2
创建函数
- 3
项目结构
使用 tidymodels 进行统计分析与机器学习
- 1
开始使用 tidymodels
- 2
线性回归
- 3
随机森林
- 4
使用随机森林进行超参数调优
- 5
神经网络
- 6
测验：tidymodels 包
数据科学的实用库
- 1
日期与时间—Lubridate
- 2
字符串操作——stringr 包
- 3
映射——ggmap 包
- 4
检查数据——skimr 包
- 5
测验：实用库
Git 集成
- 1
Git 和 GitHub 概述
- 2
R 项目
- 3
使用 Git 管理 R 项目
- 4
使用 R 和 GitHub 的下一步
- 5
测验：Git 集成
充分利用R语言
- 1
高效的编码实践
- 2
分析最佳实践
- 3
结论
附录
- 1
RStudio 入门
- 2
在 R 中获取支持
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