Установка R и RStudio. Особенности интерфейса RStudio. Язык разметки Markdown. Создание файлов Rmarkdown. Публикация кода на Rpubs. Установка и загрузка библиотек в R. Документация к R и ресурсы, посвященные программированию в R. R как калькулятор. Переменные в R. Типы данных: числовой, целочисленный, текстовый, логический. Преобразование типов. Факторы (factor vectors) и уровни. Базовые объекты в R: векторы, списки, матрицы. Векторы: создание, доступ к элементам, изменение, добавление и удаление элементов, выбор элементов, сортировка. Матрицы и списки: создание, доступ к элементам, изменение, добавление и удаление элементов.

Загрузка данных в R. Загрузка текстовых файлов (txt, csv), загрузка таблиц Excel (xls, xlsx), загрузка файлов Stata и SPSS (dta, sav). Конвертация файлов в разных форматах. Обращение к базе данных (объект data.frame). Выбор, добавление и удаление переменных. Преобразование типов переменных. Фильтрация, добавление и удаление наблюдений. Создание базы данных. Преобразование матриц и списков в объект data.frame. Объединение баз данных. Загрузка и основной функционал библиотеки dplyr.

Операторы в R. Условные операторы if и else. Множественные и разветвленные условия в R. Циклы в R, их достоинства и недостатки. Устройство функций в R. Основные функции в R. Функция assign(). Написание простейших функций в R.

Описание базы данных в R. Описательные статистики: среднее арифметическое, среднеквадратичное отклонение, медиана, квантили, квартили и процентили. Выгрузка необходимой информации из R в текстовые редакторы. Разведывательный анализ данных: типы и распределения данных. Выявление связей между качественными и количественными переменными. Базовые графики в R. Визуализация количественных данных в R: гистограммы, графики плотности распределения, ящики с усами, скрипичные диаграммы (violin plots), диаграммы рассеяния, матрицы диаграмм рассеяния. Визуализация качественных данных в R: таблицы сопряженности, столбчатые и круговые диаграммы. Логика построения графиков с помощью ggplot2: соответствие переменным базы данных используемым визуальным средствам (aes), тип графика (geom), тип статистического преобразования (stat). Работа с форматом графиков: изменение фона, палитра цветов, типы маркеров и линий, редактирование легенды графика.

Домашнее задание представляет собой небольшое исследование, которое предполагает несколько этапов: выбор базы данных, описание выбранной базы данных, первичная обработка данных, визуализация и анализ данных. В рамках выполнения домашнего задания от студента требуется подготовить текстовый файл с описанием выбранной базы данных и файл, содержащий код на R, используемый для выполнения задания, а также необходимые комментарии.

Накопленная оценка по дисциплине рассчитывается по формуле: Онакопленная= 0,5 * Осам.работа + 0,5 * ОДЗ, где Осам.работа — округленное среднее арифметическое оценок за самостоятельную работу (задачи), ОДЗ — оценка за домашнее задание. В диплом выставляется результирующая оценка по учебной дисциплине. Орезульт = 0,6 * Онакопленная + 0,4 * Оэкзамен