<h2>Introdução ao Básico</h2><p>Neste capítulo, você dará seus primeiros passos em R. Você aprenderá a usar o console como uma calculadora e a como declarar variáveis. Você também irá aprender os tipos básicos de dados em R. Vamos começar!</p><h2>Vetores</h2><p>Neste curso gratuito de R, nós iremos fazer uma viagem a Las Vegas, onde você irá analizar seus resultados nos jogos usando vetores! Depois de completar este capítulo, você será capaz de criar vetores em R, nomeá-los,selecionar elementos dele e compará-lo com diferentes vetores. Vamos nessa!</p><h2>Matrizes</h2><p>Neste capítulo você irá aprender como trabalhar com matrizes em R. Até o final deste capítulo, você será capaz de criar matrizes e entender como fazer computação básica com ela. Você irá analisar algumas informações sobre Star Wars para ilustrar o uso de matrizes em R. Que a Força esteja com você!</p><h2>Fatores (Factors)</h2><p>Frequentemente, dados caem em uma quantidade limitada de categorias. Por exemplo, humanos são macho ou fêmea. Em R, dados categóricos são armazenados nos chamados fatores. Dada a importância desses fatores em análise de dados, você deve começar a aprender como criá-los, dividí-los e compará-los.</p><h2>Data frames</h2><p>A grande maioria dos dados em que você trabalhará serão armazenados em data frames. Ao final deste capítulo focado em básico de R, você será capaz de criar um data frame, selecionar partes interessantes de um data frame e até ordenar um data frame de acordo com certas variáveis.</p><h2>Listas</h2><p>Listas, diferentemente dos vetores, podem armazenar dados de diferentes tipos, assim como s lista de tarefas a fazer em sua casa ou no trabalho. Este capítulo vai te ensinar como criar, nomear e criar subconjunto a partir dessas listas.</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/introducao-a-r

Neste curso de introdução a R, você dominará o básico desta linda linguagem de código aberto, incluindo fatores, listas e data frames. 

Introdução a R

<h2>Einführung in die Grundlagen</h2><p>In diesem Kapitel machen Sie Ihre ersten Schritte mit R. Sie erfahren, wie man die Konsole als Taschenrechner verwendet und wie man Variablen zuweist. Außerdem lernen Sie die grundlegenden Datentypen in R kennen. Los geht's!!</p><h2>Vektoren</h2><p>In diesem Kapitel unternehmen wir eine Reise nach Las Vegas. Hier lernen Sie, wie Sie Ihre Ergebnisse beim Glücksspiel unter Verwendung von Vektoren in R analysieren können! Am Ende dieses Kapitels werden Sie in der Lage sein, Vektoren in R zu erstellen, sie zu benennen, Elemente aus ihnen zu wählen und verschiedene Vektoren zu vergleichen.</p><h2>Matrizen</h2><p>In diesem Kapitel lernen Sie, wie Sie in R mit Matrizen arbeiten. Am Ende dieses Kapitels werden Sie in der Lage sein, Matrizen zu erstellen und werden verstehen, wie Sie grundlegende Berechnungen mit ihnen machen können. Sie werden Matrizen verwenden, um die Kasseneinnahmen der Star Wars-Filme zu analysieren. Möge die Macht mit Ihnen sein!</p><h2>Faktoren</h2><p>Sehr oft fallen Daten in eine begrenzte Anzahl von Kategorien. Zum Beispiel sind Menschen entweder männlich oder weiblich. In R werden kategoriale Daten in Faktoren gespeichert. In Anbetracht der großen Bedeutung dieser Faktoren bei der Datenanalyse, sollten Sie anfangen zu lernen, wie sie erstellt, unterteilt und verglichen werden.</p><h2>Dataframe</h2><p>Die meisten Datensätze, mit denen Sie arbeiten, werden als Dataframes gespeichert. Am Ende dieses auf R Grundlagen ausgerichteten Kapitels, werden Sie in der Lage sein, einen Dataframe zu erstellen, interessante Teile aus einem Dataframe auszuwählen und einen Dataframe nach bestimmen Variablen zu ordnen.</p><h2>Listen</h2><p>Im Vergleich zu Vektoren, können Listen Komponenten unterschiedlicher Typen haben, genau wie Ihre to-do Liste zu Hause oder bei der Arbeit. In dieser Einführung lernen Sie, wie Sie in R Listen erstellen, benennen und unterteilen.</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/einfuhrung-in-r

In dieser Einführung in R werden Sie die Grundlagen der wunderbaren Open-Source-Sprache, inklusive der Faktoren, der Listen und der Dataframe meistern. 

Einführung in R

<h2>Getting Started With Plotly</h2><p>This chapter will introduce you to plotly and how you can use R and plotly together to create stunning data visualizations.</p><h2>Getting Fancy With Plotly</h2><p>In this chapter you will bring your plotly skills to the next level. Learn how to use plotly to create heatmaps and 3D surface plots, a choropleth map, and how to add slides. There is even a short meet and greet with ggplotly, the interactive sister of ggplot2.</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/plotly-tutorial-plotly-and-r

This Plotly tutorial will show you how you can use plotly to easily create stunning data visualizations with R. 

Plotly Tutorial: Plotly and R

<h2>Giới thiệu căn bản về R</h2><p>Trong chương này, chúng ta sẽ bắt đầu tìm hiểu về R. Bạn sẽ được học cách sử dụng màn hình tương tác (console) để tính toán và  gán biến. Thêm vào đó, bạn sẽ làm quen với các loại dữ liệu cơ bản trong R. Ta cùng bắt đầu nào!</p><h2>Véc-tơ</h2><p>Trong chương tiếp theo trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng đến thăm Vegas, tại đây bạn sẽ được học cách sử dụng vec-tơ trong R để phân tích kết quả bài bạc của bản thân! Sau khi hoàn thành chương này, bạn sẽ học được cách khởi tạo, đặt tên, lọc các yếu tố và so sánh các véc-tơ trong R.</p><h2>Ma trận</h2><p>Trong chương này, bạn sẽ được học cách sử dụng ma trận trong R. Sau khi học xong, bạn sẽ thành thạo trong việc thiết lập ma trận và biết cách thực hiện những tính toán cơ bản trong ma trận. Để minh họa cho những điều trên, bạn sẽ phân tích doanh thu bán vé của Star Wars. Chúc bạn may mắn!</p><h2>Factors</h2><p>Trong rất nhiều trường hợp, dữ liệu có giá trị nằm trong một nhóm hữu hạn các giá trị cho trước. Ví dụ, giới tính có giá trị nam hoặc nữ. Trong R, các biến có loại này được gọi là factor. Các biến factor đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Do đó, chúng ta sẽ cùng học cách tạo và xử lý các biến factor trong bài giảng dưới đây.</p><h2>Data frames</h2><p>Phần lớn dữ liệu sử dụng để phân tích được lưu dưới dạng data frame. Đến cuối chương này, bạn sẽ có thể tạo được data frame, lựa chọn data frame và sắp xếp thứ tự của data frame theo biến xác định.</p><h2>Lists</h2><p>Lists, không giống như véc-tơ, có thể lưu trữ các kiểu dữ liệu khác nhau. Trong chương này, chúng ta sẽ học cách khởi tạo, đặt tên và lọc các thành phần trong list.</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/hướng-dẫn-cơ-bản-về-r

Trong loạt bài giảng này, bạn sẽ học được cách làm chủ những kiến thức cơ bản của ngôn ngữ lập trình thông kê R, bao gồm factors, list và data frame.

Hướng dẫn cơ bản về R

<h2>Lab 1 - Intro to probability and data</h2><p>Questions for Lab 1</p><h2>Lab 2 - Introduction to data</h2><p>Questions for Lab 2</p><h2>Lab 3 - Probability</h2><p>Questions for Lab 3</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/introduction-to-probability-and-data-labs

This interactive DataCamp course complements the Coursera course Introduction to Probability and Data by Mine Çetinkaya-Rundel. 

Introduction to Probability and Data - Labs

<h2>Introduzione alle basi di R</h2><p>In questo capitolo compirai i tuoi primi passi su R, imparerai ad utilizzare la console come una calcolatrice e come effettuare l'assegnazione delle variabili. Imparerai inoltre a conoscere i principali tipi di dato utilizzati in R. Pronto? Iniziamo!</p><h2>Vettori</h2><p>In questo corso ti porteremo a Las Vegas, dove imparerai ad analizzare in R il risultato delle tue scommesse utilizzando i vettori! Dopo aver completato questo capitolo riuscirai a creare vettori in R, assegnare loro nomi, selezionare elementi e comparare differenti vettori tra loro.</p><h2>Matrici</h2><p>In questo capitolo imparerai come utilizzare le matrici in R. Alla fine del capitolo, avrai appreso come creare matrici e come effettuare le operazioni di bases su di esse. Per capire come usare le matrici, inizierai analizzando i risultati di Star Wars al box office! Che la forza sia con te!</p><h2>Fattori</h2><p>Molto spesso i dati possono essere raggruppati in un certo numero di categorie. Per esempio, le persone possono essere di sesso maschile o femminile. In R, le variabili di tipo categorico sono salvate come fattori. Data l'importanza dei fattori nell'analisi dati, in questo capitolo imparerai come creare, suddividere e confrontare i fattori.</p><h2>Data frames</h2><p>La maggior parte dei data sets con cui lavorerai sarà immagazzinata in R sotto forma di data frames. Dopo aver completato questo capitolo, sarai in grado di creare un data frame, selezionare solo le parti che ti interessano e ordinarlo in funzione di certe variabili.</p><h2>Liste</h2><p>Le liste, contrariamente ai vettori, possono contenere tipi di dato differenti tra loro. Questo capitolo introduttivo ti insegnerà come creare liste, assegnare loro nomi e selezionare elementi appartenenti a liste.</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/introduzione-a-r

In questo corso introduttivo di R imparerai le basi di questo meraviglioso linguaggio open source: imparerai ad utilizzare i vettori, i fattori, le liste e i data frames. 

Introduzione a R

<h2>Importing data with readr</h2><p>This chapter covers all the useful <code>readr</code> functions that read data into R.</p><h2>Parsing data with readr</h2><p>Once you have successfully imported your data, you may need to change the type of one or more columns. This chapter shows you how.</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/reading-data-into-r-with-readr

In this course, you'll learn several features of Hadley Wickham's readr package: from importing and exporting data sets to more advanced topics, like type conversion.

Reading Data into R with readr

<h2>The Basics of R</h2><p>This lab is about teaching enough R to start using it for statistical analyses.</p><h2>Introduction to R continued</h2><p>This lab continues with an introduction to R</p><h2>Comparing two groups</h2><p>The current lab treats differences between two independent groups, paired groups and proportions</p><h2>Categorical Association</h2><p>Investigating associations between categorical variables.</p><h2>Simple Regression</h2><p>Predicting a response variable one predictor variable.</p><h2>Multiple Regression</h2><p>Predicting a response variable with more than one predictor variable.</p><h2>Quantitative associations: ANOVA</h2><p>This lab treats the statistical methodology of the analysis of variance</p><h2>Nonparametric tests</h2><p>This lab will treat testing methods that can be employed when the assumptions of other methods are not met</p>

https://www.datacamp.com/community/open-courses/inferential-statistics

This course complements the course on Inferential Statistics at Coursera.

community

datacamp

Open Courses