Kurs och bok i R – Programmering, analys och forskning med R och Rstudio

Kurs och bok i R

Välkommen till vår kurs och e-bok i R och Rstudio. Kursen börjar med en introduktion till programmering med R och Rstudio och fortsätter med mer avancerad programmering, analys, visualisering och presentation av data med R. Kursen inkluderar också forskningsmetoder, prediktionsmodeller och kausal inferens. Studenten får en solid grund för att kunna analysera och presentera data och rapporter med R. Kursen finns endast online här på Science och kan påbörjas när som helst.

Efter att ha lärt sig grunderna i R kommer studenten att gå vidare till att lära sig mer avancerade tekniker för dataanalys, inklusive prediktionsmodeller och kausal inferens. Detta inkluderar användande av olika paket i R för att analysera data, inklusive basala och mer avancerade ramverk för att skapa, utvärdera och implementera prediktionsmodeller.

Vad är R?

R är ett programmeringsspråk för statistik och dataanalys som används av forskare, datavetare och analytiker världen över. R har ett oerhört stort utbud av funktioner och paket för att hantera, analysera och visualisera data, och det finns en aktiv community av användare och utvecklare som fortlöpande bidrar med nya funktioner, verktyg och resurser.

RStudio (numera kallat Posit) är en IDE, dvs ett program som gör det enklare att programmera med R. Rstudio är gratis och hanterar flera olika språk (R, Python, etc).

Med hjälp av R och RStudio kan man göra en mängd olika saker, exempelvis:

  • Hantera och manipulera data; läsa in data från olika källor; kombinera data från olika källor; rensa och förbereda data för analys.
  • Analysera data med hjälp av olika statistiska metoder, till exempel för att genomföra hypotestester, bygga prediktionsmodeller och skapa webbappar för färdiga modeller.
  • Visualisera data med olika typer av diagram, både statiska och interaktiva visualiseringar.
  • Skapa interaktiva rapporter och dashboards med hjälp av paket som Shiny och RMarkdown, för att presentera resultat och analyser på ett snyggt och lättförståeligt sätt
  • Automatisera processer och analyser genom att skapa och schemalägga skript och funktioner
  • Skapa reproducerbar forskning genom att dokumentera och spara kod, data och resultat på ett strukturerat sätt.

Kommentarer