美国普渡大学R Programming课程跟踪辅导

R 语言是一种功能强大的语言，被广泛应用于数据分析、统计和数据可视化领域，因此学习 R 语言编程是一种有益的经历。无论您是初学者还是希望提高 R 编程技能，这篇文章为大家带来美国普渡大学R Programming课程跟踪辅导，帮助大家在 R 学习之旅中起步和进步。

1. R基础知识：

- 安装 R 和 RStudio： 下载并在计算机上安装 R(一种编程语言)和 RStudio(R 的集成开发环境 (IDE))。

- 基本语法： 了解 R 的基本语法、数据类型(向量、矩阵、数据帧)、变量和函数。

2. 数据处理：

- 数据导入： 学习如何将数据从不同的文件格式(如 CSV、Excel、TXT)读入 R。

- 数据清理： 了解如何处理缺失数据、重复数据和异常值。

- 数据转换： 练习转换数据，如重命名列、过滤行和创建新变量。

3. 数据可视化：

- ggplot2 软件包： 掌握 R 中流行的数据可视化软件包 ggplot2，以创建各种类型的图表(散点图、柱状图、直方图等)。

- 自定义： 学习自定义可视化，使其内容更丰富，视觉效果更吸引人。

4. 统计分析：

- 描述性统计： 探索汇总统计和基本的探索性数据分析技术。

- 推断统计： 学习假设检验、置信区间和 t 检验。

5. 使用 dplyr 进行数据分析：

- dplyr 软件包： 熟悉用于数据处理的 dplyr 软件包，它能让你高效地执行常见的数据分析任务。

6. 统计建模：

- 线性回归： 学习如何在 R 中执行简单和多重线性回归分析。

- 逻辑回归 探索二元分类问题的逻辑回归。

7. R Markdown：

- R Markdown 基础知识： 了解 R Markdown，这是一种强大的工具，用于创建融合 R 代码、文本和可视化的可重现报告。

8. 高级主题：

- 机器学习 深入研究机器学习库，如 Caret 或 mlr，以便在 R 中建立预测模型。

- 时间序列分析： 了解如何使用 forecast 和 tseries 等 R 软件包分析时间序列数据。

- 大数据和并行计算： 探索数据表和并行处理等工具，以便高效处理大型数据集。

9. 实践项目：

- 参与涉及真实世界数据分析任务的实践项目。这将帮助您学以致用，增强技能。

10. R社区和资源：

- 通过参加以 R 编程为主题的论坛、在线社区和社交媒体群组，与 R 社区互动。

- 利用在线教程、文档和 R 相关网站(如 R-bloggers 和 RDocumentation)来加深理解。

11. 练习和耐心：

- 坚持定期练习，对自己要有耐心。学习一门编程语言需要时间，因此遇到困难时不要气馁。

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