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XuetangX

R语言程序设计

Beijing Jiaotong University via XuetangX

Overview

大数据时代已经到来,基于数据科学的方法发现问题并做出科学客观的决策越来越重要。R是世界上应用广泛的数据分析、数据挖掘及数据可视化语言,是从大数据中获取信息的重要工具。它是开源、免费、跨平台、第三方支持的语言,在经济、金融、管理、生物、医学等众多领域发挥着巨大作用。近年来随着大数据、数据科学、机器学习、开源平台的发展,R语言的功能不断丰富,几乎能够完成任何数据处理任务,可安装运行于所有主流平台,是科学研究、大数据人才培养的重要工具。

本课程从基础知识、常用模型与案例入手,较为全面地介绍了R语言,是R语言入门与拓展的基础学习资料。本课程以数据科学为主线,内容涵盖数据获取、数据描述、数据分析、数据挖掘、数据可视化的理论知识及其主要实现方法,每章配有综合实验,引导学生利用所学进行实践,为应用开发打下基础。本课程内容分为基础篇、进阶篇、拓展篇三大模块,9个章节,支持“R语言程序设计”、“数据科学素养”等课程的32-64学时,支持个性化教学、分层教学、混合式教学等多种教学模式。


配套教材:R语言程序设计,周围,崔濒月,清华大学出版社,2023.2

Syllabus

  • 第1章 R语言概述
    • 1.1 了解R语言
    • 1.2 第一个R语言会话
  • 第2章 数据对象
    • 2.1 数据类型
    • 2.2 数据结构
    • 2.3 向量
    • 2.4 矩阵和数组
    • 2.5 数据框、列表和因子
  • 第3章 数据管理
    • 3.1 控制结构
    • 3.2 函数
    • 3.3 apply函数族
    • 3.4 数据输入与输出
  • 第4章 数据可视化
    • 4.1 绘图基础
    • 4.2 绘图进阶
  • 第5章 数据探索
    • 5.1 数据描述
    • 5.2 数据预处理
  • 第6章 数据分析
    • 6.1 随机数
    • 6.2 假设检验与方差分析
    • 6.3 线性回归与广义线性回归
  • 第7章 数据挖掘
    • 7.1 数据挖掘概念
    • 7.2 分类与回归
    • 7.3 聚类分析
    • 7.4 可视化挖掘工具
  • 第8章 高级特性
    • 8.1 面向对象的编程
    • 8.2 性能调试和性能提升
  • 第9章 应用拓展
    • 9.1 R语言与数学
    • 9.2 R语言的应用拓展
  • 教材相关资料
    • 考试

      Taught by

      Zhou Wei and CUI Binyue

      Tags

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