Хочешь уверенно проходить IT-интервью?
Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.
💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?
- Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
- Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
- Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.
Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!
Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy
Статья подготовлена читателем Библиотеки программиста. Не стесняйтесь присылать материалы для публикации по кнопке + в верхней панели – тексты проходят редактуру, мы поможем сделать статью понятной для широкой аудитории.
В связи с карантином многие разработчики львиную долю времени проводят дома. Я решил потратить освободившееся время на проекты, начатые несколько месяцев назад, в том числе видеокурс «Язык R для пользователей Excel». Этим курсом я хотел снизить порог вхождения в R и немного восполнить существующий дефицит обучающих материалов по данной теме на русском языке.
О курсе
Обучение построено вокруг архитектуры tidyverse и входящих в неё пакетов: readr, vroom, dplyr, tidyr и ggplot2. Конечно, в R есть и другие хорошие пакеты, выполняющие те же функции, но синтаксис tidyverse интуитивно понятен – его легко читать даже неподготовленному пользователю. Курс проведёт вас от загрузки данных в среду R до визуализации готового результата.
Почему именно R, а не Python? R – функциональный язык, поэтому пользователям Excel обычно на него перейти легче. На данный момент запланировано 12 видеоуроков длительностью от 5 до 20 минут каждый. Уроки будут открываться постепенно. Каждый понедельник я буду открывать доступ к новому уроку у себя на YouTube-канале в отдельном плейлисте.
Курс ориентирован на тех, кто активно использует Microsoft Excel и там же реализует всю работу с данными. Навыков программирования для прохождения курса не требуется, курс ориентирован на начинающих. Начиная с четвёртого урока может материал может быть интересен и для активных пользователей R – подробно рассматриваются пакетов dplyr и tidyr.
Программа курса
Ниже я приведу программу курса с подробным описанием каждого урока.
Урок 1: Установка языка R и среды разработки RStudio: На вступительном уроке мы скачаем и установим необходимое программное обеспечение, обсудим возможности и интерфейс среды разработки RStudio.
Урок 2. Основные структуры данных в R. В этом уроке подробно разберём векторы, датафреймы и списки. Научимся их создавать и обращаться к их элементам.
Урок 3. Чтение данных из TSV, CSV, Excel файлов и Google Таблиц. В ходе урока я буду использовать пакеты vroom, readxl, googlesheets4 для загрузки данных в среду R из csv, tsv, Excel файлов и Google-таблиц.
Урок 4. Фильтрация строк, выбор и переименование столбцов, пайпланы в R. Этот урок посвящён пакету dplyr. Разберёмся, как фильтровать датафреймы, выбирать нужные столбцы и переименовывать их. Узнаем, что такое пайпланы и как они помогают делать код на R более читаемым.
Урок 5. Добавление вычисляемых столбцов в таблицу на языке R (20 апреля 2020). Этот и следующий уроки будут постепенно открываться каждый понедельник. В этом видео мы продолжим знакомство с библиотекой tidyverse и пакетом dplyr. Разберём семейство функций mutate() и научимся добавлять в таблицу новые вычисляемые столбцы.
Урок 6. Группировка и агрегация данных на языке R (27 апреля 2020). Урок посвящён одной из основных операций анализа данных – группировке и агрегации. В ходе урока будем использовать пакет dplyr и функции group_by() и summarise(). Рассмотрим семейство функций summarise(): summarise(), summarise_if() и summarise_at().
Урок 7. Вертикальное и горизонтальное объединение таблиц на языке R (4 мая 2020). Урок поможет разобраться с операциями вертикального и горизонтального объединения таблиц. Вертикальное объединение является аналогом операции UNION в языке запросов SQL. Горизонтальное объединение пользователям Excel более известно благодаря функции ВПР, в SQL такие операции осуществляются оператором JOIN. Во время урока мы решим практическую задачу, применив пакеты dplyr, readxl, tidyr и stringr. Основные функции объединения таблиц, которые мы рассмотрим:
bind_rows()– вертикальное объединение,left_join()– горизонтальное объединение,semi_join()– включающее объединение,anti_join()– исключающее объединение.
Урок 8. Оконные функции в R (11 мая 2020). Оконные функции по смыслу похожи на агрегирующие, они также принимают на вход массив значений и проводят над ними арифметические операции, но в исходящем результате не изменяют количество строк. В этом уроке мы продолжим изучать пакет dplyr и функции group_by(), mutate(), а также новые cumsum(), lag(), lead() и arrange().
Урок 9. Вращение таблиц или аналог сводных таблиц в R (18 мая 2020). Большинство пользователей Excel используют сводные таблицы. Это удобный инструмент, с помощью которого вы можете в считаные секунды превратить массив сырых данных в читабельные отчёты. Мы разберёмся с тем, как вращать таблицы в R, и преобразовывать их из «широкого» формата в «длинный» и наоборот. Большая часть урока посвящена пакету tidyr и функциям pivot_longer() и pivot_wider().
Урок 10: Загрузка JSON-файлов в R и преобразование списков в таблицы (25 мая 2020). JSON и XML за счёт своей компактности являются чрезвычайно популярными форматами хранения и обмена информацией. Но анализировать данные, представленные в таких форматах, сложно. Поэтому перед анализом их необходимо привести к табличному виду. Именно этому мы и научимся в данном видео. Урок посвящён пакету tidyr, входящему в ядро библиотеки tidyverse, и функциям unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().
Урок 11: Быстрое построение графиков с помощью функции qplot() (1 июня 2020). Пакет ggplot2 является одним из наиболее популярных средств визуализации данных не только в R. В этом уроке мы научимся построению простейших графиков с помощью функции qplot() и разберём все её аргументы.
Урок 12: Построение графиков слой за слоем с помощью пакета ggplot2 (8 июня 2020). В уроке продемонстрирована вся мощь пакета ggplot2 и заложенной в него грамматики построения графиков. Мы разберём основные геометрии которые присутствуют в пакете и научимся накладывать слои для построения графика.
Заключение
Курс не является исчерпывающим руководством по анализу данных с помощью языка R, но поможет разобраться с необходимыми для этого приёмами. Я старался подойти к формированию программы курса максимально лаконично, выделив самую необходимую информацию, которая понадобится для того, чтобы сделать первые шаги в изучении такого мощного инструмента анализа данных, как язык R.
Пока программа курса рассчитана на 12 недель. Каждую неделю, по понедельникам я буду открывать доступ к новым урокам. Соответствующие ресурсы вы найдёте по следующим ссылкам:
Комментарии