Курс подходит
- Новичкам, которые хотят научиться писать и понимать код
- Специалистам, которым нужна системная практика
- Самоучкам, желающим собрать проект для портфолио
Программирование
Онлайн-курс «R для анализа данных»
Освоить статистический анализ и визуализацию в R. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: воспроизводимое исследование открытого набора данных.
12 модулейот основ до проекта
33–45 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Среда R» на практическом примере
- Проектировать «Векторы и типы» на практическом примере
- Применять «Data frame» на практическом примере
- Проверять «Импорт данных» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Очистка tidyverse» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Группировка» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Сборка Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Проверка и усиление Модуль 10 · Проверка и усиление Модуль 11 · Проверка и усиление Модуль 12 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Среда R
«Среда R» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Векторы и типы
«Векторы и типы» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Data frame
«Data frame» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Импорт данных
«Импорт данных» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
Очистка tidyverse
«Очистка tidyverse» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Группировка
«Группировка» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Визуализация ggplot2
«Визуализация ggplot2» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Статистика
«Статистика» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Проверка гипотез
«Проверка гипотез» простыми словами — это умение задать наблюдаемое поведение, подготовить репрезентативные случаи и сравнить ожидаемый результат с фактическим.
Модели
«Модели» простыми словами — это умение выделить сущности, границы и связи, затем проверить схему на основном и аварийном сценариях. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Quarto-отчёт
«Quarto-отчёт» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Итоговое исследование
«Итоговое исследование» простыми словами — это умение собрать фактические данные, отделить симптом от причины и оформить приоритетные выводы. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Результат
воспроизводимое исследование открытого набора данных
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Уметь пользоваться компьютером, устанавливать программы и работать с файлами. Для курсов «с нуля» опыт разработки не требуется.
Инструменты курса
R, RStudio, tidyverse, Quarto
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 17 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Да. Материал идёт от простых действий к самостоятельной работе, а новые термины объясняются по ходу курса.
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.