R Programming

2019/2020

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

5

ECTS credits

Delivered at:

Department of Complex System Modelling Technologies (Faculty of Computer Science)

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 1, 2 module

Instructor

Mazin, Pavel

Программа дисциплины

Аннотация

Язык R — современный язык программирования предназначенный для статистического анализа большого объёма данных. На данный момент R является одним из самых используемых языков программирования в биоинформатике. Цель курса - освоить базовый синтаксис языка R, познакомиться с структурами данных, управляющими конструкциями и графическими возможностями. Курс включает в себя знакомство с функциями R предназначенными для выполнения основных статистических тестов, освоение базовой графики и знакомство с некоторыми биоинформатическими пакетами из Bioconductor.

Цель освоения дисциплины

• Овладение языком R, знакомство с базовыми статистическими методами
• Приобретение навыков работы с файлами в R
• Знакомство с базовой графикой в R

Планируемые результаты обучения

• знать типы данных в языке R, базовый синтаксис R и основные функции предназначенные для анализа данных
• уметь визуализировать результаты анализа при помощи базовой графики R
• уметь загрузить данные из файла и сохранить результаты анализа в файл, провести статистический анализ данных с использованием таких методов как т-тест, тест Вилкоксона, линейные модели и др.,

Содержание учебной дисциплины

• Введение, структуры данных и управляющие конструкции
  Вектора, листы, матрицы и дата-фреймы. Атрибуты переменных. Типы индексации. Объектно-ориентированый подход (система S3). Уловные выражения, циклы и функции семейства apply, пакет plyr. Функции, использование анонимные функций.
• Графика
  Базовая графика, аннотация рисунков, сохранение рисунков в файл. Сглаживание и аппроксимация. Работа с цветом.
• Cтатистические функции, биоинформатические пакеты
  Функции для статистических распределений. Т-тест, тест Вилкоксона, тест Фишера, линейные модели, анализ вариабельности. Обобщённые линейные модели. Поправка на множественное тестирование. Пакеты seqinr, ape, GenomicRanges.

Элементы контроля

• Домашнее задание
• Контрольная работа 1
• Контрольная работа 2
• Контрольная работа 3

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.5 * Домашнее задание + 0.16 * Контрольная работа 1 + 0.17 * Контрольная работа 2 + 0.17 * Контрольная работа 3

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Роберт И., Кабаков - R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R - Издательство "ДМК Пресс" - 2014 - 588с. - ISBN: 978-5-97060-077-1 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/58703

Рекомендуемая дополнительная литература

• Trejo, O., & C. Figliozzi, P. (2017). R Programming By Example : Practical, Hands-on Projects to Help You Get Started with R. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1682395