Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Introduction to R

2021/2022
Учебный год
ENG
Обучение ведется на английском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль

Преподаватель

Course Syllabus

Abstract

The course “Introduction to R” is designed to provide students with basic knowledge of in R, free software environment for statistical computing and graphics. The course begins with an introduction to basics of R programming language, data types and importing dataset in different formats. Then students will learn how to explore, clean and prepare data for further analysis. The final part of the course is devoted to techniques of data visualization using R. The course is supported by online platform for education DataCamp (www.datacamp.com). Students are expected to watch online lectures and complete assignments using the platform. Some lectures and final examination are provided by lecturers of National Research University Higher School of Economics.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • Know basic syntax of R programming language.
  • Import data, explore and clear it.
  • Have skills of data manipulation and visualization.
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • Is able to explore dataset.
  • Have skills of data cleaning.
  • Have skills of data visualization.
  • Is able to transform datasets.
  • Know basic data types and R syntax.
  • Know types of data joining.
Course Contents

Course Contents

  • Introduction in R
  • Data manipulation and visualization
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Self-study work
  • non-blocking Exam
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2021/2022 1st module
    0.6 * Self-study work + 0.4 * Exam
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Boehmke, B. C. (2016). Data Wrangling with R. Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1331500
  • Rahlf, T. (2017). Data Visualisation with R : 100 Examples. Cham, Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1377904
  • Spector, P. (2008). Data Manipulation with R. New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=229058

Authors

  • PAKLINA SOFIYA NIKOLAEVNA
  • BOZHYA-VOLYA ANASTASIYA ALEKSANDROVNA