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课程

R 入门

基础4 小时

掌握 R 数据分析基础,包括向量、列表和数据框,并用真实数据集实践 R。

R4 小时62 个练习6,200 经验值3.1M+结业证明

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课程介绍

学习 R 编程

R 编程语言是数据科学家、分析师和统计学家的实用工具,尤其适合在学术环境中工作的人员。 R 处理机器学习、财务建模等复杂分析的能力,使其成为广泛数据相关任务中的宝贵工具。

这门 R 入门课程涵盖了这门开源语言的基础知识,包括向量、因子、列表和数据框。 你将掌握实用的编码技能,并准备好开始用 R 进行自己的数据分析。

获得 R 的入门介绍

您将从基础操作开始,例如将控制台用作计算器,以及了解 R 中的基本数据类型。等您有机会进行实践后,您将继续创建向量,并在一个基于拉斯维加斯博彩的数据集上尝试您新学到的 R 技能。

接下来,你将学习如何在 R 中处理矩阵,了解如何创建矩阵,以及如何对它们进行计算。 你还将了解 R 如何使用因子来存储分类数据。 最后,你将探索如何使用 R 数据框和列表。

掌握数据分析的 R 基础

在完成我们的 R 入门课程后,您将能够使用 R 进行自己的数据分析。 这些备受追捧的技能可以帮助你在职业生涯中取得进步,并为进一步学习打下基础。 这门课程是多个学习路径的一部分,包括使用 R 的数据分析师、使用 R 的数据科学家以及 R 编程,这些都可以帮助您提升知识。

先修要求

本课程无先修要求

课程大纲

课程大纲

1

基础入门

从 R 的第一步开始。在本章中,您将学习如何把控制台当作计算器使用,以及如何进行变量赋值。您还会了解 R 的基本数据类型。让我们开始吧。
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3

矩阵

本章将带您学习如何在 R 中处理矩阵。到本章结束时,您将能够创建矩阵,并理解如何对其进行基本计算。您将分析《星球大战》电影的票房数据,并学习如何在 R 中使用矩阵。愿原力与你同在!
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4

因子

数据常常只落在有限的几个类别中。例如,人类的发色可以分为黑色、棕色、金色、红色、灰色或白色——对染发的人可能还有更多选项。在 R 中,分类型数据存储在因子中。因子在数据分析中非常重要,请现在就开始学习如何创建、取子集以及比较它们。
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6

列表

与向量不同,列表可以包含不同类型的组件,就像您的待办清单可以包含不同类别的任务。本章将教您如何创建、命名并对这些列表取子集。
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R

R 入门

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