О чём курс

Александр Кораблин разбирает работу с данными на R 4.4: от чтения файлов и таблиц баз данных до отчётов, графиков и интерактивных приложений. Вы будете использовать инструменты языка для статистического анализа и представления его результатов.

Для кого

Курс рассчитан на специалистов, работающих с анализом данных. В примерах и лабораторных заданиях вы примените R к задачам ввода данных, визуализации и подготовки отчётов.

Источники данных и отчёты

Вы научитесь читать и записывать текстовые файлы, работать с Excel и таблицами баз данных. Отдельная практика связана с СУБД MSSQL. Для документирования расчётов автор показывает R Markdown: в динамический отчёт можно включить код на R, таблицы и графики, а также задать параметры отчёта.

Визуализация и приложения

В блоке визуализации вы будете работать с ggplot2: выбирать виды графиков, задавать атрибуты, настраивать уровни, оси и легенду, группировать данные и разбивать их на подмножества. Курс также охватывает интерактивную графику и библиотеку ggvis.

Затем вы перейдёте к Web Shiny: разберёте архитектуру приложения, элементы пользовательского ввода и вывода, оформление страницы и реактивное программирование. На практике вы создадите приложение для работы с данными через веб и разберёте его отладку. Среди заданий есть отчёты по набору ggplot2::diamonds и приложение на примере построения классификатора.

Программа обучения

Модуль 1. Ввод/вывод данных (4 ак. ч.)

  • Ввод/вывод данный в текстовый файл
  • Работа с файлами Excel
  • Чтение и запись таблиц баз данных
  • Практика: Работа с СУБД MSSQL

Модуль 2. Генерация отчётов – R Markdown (4 ак. ч.)

  • Введение в R Markdown
  • Основы синтаксиса
  • Включение кода на R в отчёт
  • Использование фигур/графиков и таблиц в отчёте
  • Создание параметризованных отчётов
  • Практика: Создание отчёта R Markdown на примере задачи регрессионного анализа данных
  • ДЗ: Создать отчёт по анализу данных из набора ggplot2::diamonds

Модуль 3. Визуализация данных – библиотека ggplot2 (8 ак. ч.)

  • Введение в многоуровневую визуализацию данных (Layered Grammar)
  • Использование атрибутов (координат X, Y, цвета, размера и формы) для создания пятимерных графиков
  • Виды графиков: распределения, гистограммы, круговые диаграммы, временные ряды и т.д.
  • Уровни (Layers) их задание и настройка в ggplot2
  • Задание масштабов, координатных осей и легенды
  • Группировка и разбиение данных на подмножества при визуализации (Facetting)
  • Создание интерактивных графиков
  • Практика: Использование библиотеки ggplot2 и ggvis для анализа и визуализации данных
  • ДЗ: Создать графический отчёт по анализу данных из набора ggplot2::diamonds

Модуль 4. Интерактивная работа с данными – Shiny App (8 ак. ч.)

  • Обзор архитектуры Web Shiny приложения
  • Элементы пользовательского ввода-вывода
  • Управление внешним видом страницы
  • Реактивное программирование и его поддержка в Shiny
  • Интерактивная графика
  • Реализация обратной связи с пользователем (user feedback)
  • Отладка Shiny приложений
  • Практика: Создание Web Shiny приложения на примере задачи построения классификатора
  • ДЗ: Создать Web Shiny приложение для анализа данных из набора ggplot2::diamonds
Складчина создана 9 мая 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Другие материалы автора 7

АК Александр Кораблин Все материалы
29 990 ₽