Обработка данных в R

2026/2027

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент образовательных программ

Где читается: Институт образования

Когда читается: 3 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Тарасов Сергей Владимирович, Юсупова Элен Магомедовна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 32

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

R является популярным инструментом среди специалистов по анализу данных как в академической сфере, так и в бизнесе. Этот язык довольно прост в изучении, но обладает обширным набором функций для работы с данными. Вместе с проведением сложного анализа R также отлично подходит для предварительной обработки данных и является мощной альтернативой Excel. Данный курс направлен на освоение основных принципов предварительной обработки данных в R, которым порой на курсах по анализу данных удаляется мало внимания. На этом курсе вы научитесь управлять данными с использованием пакетов tidyverse и data.table; столкнетесь с самыми часто встречаемыми трудностями при работе с сырыми базами данных и научитесь их преодолевать; узнаете как менять масштаб датафреймов и строить сводные таблицы в R. Здесь вы познакомитесь с функциями семейства apply, с утилитами R, помогающими в работе с регулярными выражениями и календарными данными.

Цель освоения дисциплины

Научить студентов обрабатывать данные в R и готовить их к проведению статистического анализа.

Планируемые результаты обучения

Работает с разными типами данных и изменяет типы данных в R
Создает такие объекты как переменные, векторы, табличные структуры данных (датафреймы), записывает в них данные R
Оформляет код в формате R Markdown
Импортирует и экспортирует базы данных в R
Применяет функции семейства "apply" при работе с табличными данными
Применяет функции из пакета ggplot2 для визуализации данных в R
Строит сводные таблицы в R, изменяет формат табличных данных в R: переводит из длинного формата в широкий и наоборот, объединяет данные из разных таблиц в R
Работает с регулярными выражениями и календарными данными в R

Содержание учебной дисциплины

Синтаксис R, базовые функции и операции в R
Работа и оформление кода в Markdown
Импорт и экспорт данных. Пакет tidyverse.
Предварительная обработка данных
Визуализация в R. Пакет ggplot2
Изменение формата табличных данных: длинное и широкое представление данных. Сводные таблицы
Регулярные выражения и календарные данные

Элементы контроля

Итоговый проект
В течение модуля студентам будет предложено выполнить практическую работу в R, которая подразумевает работу с данными, их обработку, аналитику и визуализацию. По итогам необходимо предоставить код в R, решающий цели и задачи проекта. Проект необходимо сдать в установленный дедлайн до начала сессионной недели, а на сессии необходимо его представить в виде небольшого устного рассказа о проделанной работе.
Финальный тест
Финальный тест направлен на проверку освоения материала за весь курс. Выполнение теста предполагается во время последнего учебного занятия с ограничением во времени. Финальный тест включает как задания закрытого типа (выбор ответа из списка, соотнесение, перетаскивание в текст и т.д.), так и задания открытого типа (краткий и развернутый ответ).
Мини-тесты
После изучения новой темы студентам предлагается в течение недели продемонстрировать и проверить свои знания при помощи небольших тестов. Тесты не имеют ограничения по времени выполнения, но их необходимо завершить до установленного дедлайна (обычно до начала следующего занятия). Тесты включают в себя задания разного типа: закрытого (выбор ответа из списка, соотнесение, перетаскивание в текст и т.д.), открытого (краткий и развернутый ответ), а также написание кода, выполняющего определенную задачу.
Работа на семинарах

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.1 * Работа на семинарах + 0.1 * Мини-тесты + 0.6 * Итоговый проект + 0.2 * Финальный тест

Список литературы

Авторы

Тарасов Сергей Владимирович
Юсупова Элен Магомедовна

Программа дисциплины