- 数据科学是综合了统计学、计算机科学和专业领域的交叉学科，具体内容就是用数据的方法研究科学，用科学的方法研究数据。
- R 是一种统计分析的编程语言，集统计分析与图形显示于一体。通过学习和掌握语言的语法，可以编制自己的函数来扩展现有的语言。
- 2019 年国际统计学年会将考普斯总统奖（统计学界的诺贝尔奖）颁给 R 语言宏包 tidyverse 的作者 Hadley Wickham，说明 R 语言已得到学术界的充分认可。
- 由于统计分析能力突出、作图功能强大、拓展与开发能力强等特点，在国际上，R 语言在自然科学和社会科学研究领域，得到了越来越广泛的应用。
本课程将以 R 语言作为数据科学学习之旅的新起点，讲解 R 语言入门基础、数据可视化、数据处理、探索性分析、统计建模、案例解析以及在代表性领域的应用，适用于研究生和博士生。
训练数据思维、提升编程技能、培养创新能力
| 时间 | 标题 | 主要内容 | 课时 | 课件 |
|---|---|---|---|---|
| week01 | Why R? | R是什么？R能干什么？为什么是R? | 1 | 00_whyR.pdf |
| week01 | 数据科学基础 | 了解数据科学流程，配置运行环境，安装R和Rstudio，以及如何安装所需要的宏包 | 1 | 01_install.pdf |
| week02 | R语言基础 | 基本运算、数据类型、数据结构、常用统计函数、分支，循环等，了解脚本、宏包，以及如何获取帮助 | 2 | 02_basicR.pdf |
| week03 | 子集选取 | 向量、列表、矩阵、数据框 | 2 | 03_subset.pdf |
| week04 | 可重复性研究 | Rmarkdown语法，生成html格式报告、生成pdf格式报告、生成word格式报告 | 2 | 04_Rmarkdown.pdf |
| week05 | 数据处理 | 读取外部数据，存储数据，dplyr数据处理，案例讲解 | 2 | 05_dplyr.pdf |
| week06 | 数据可视化1 | ggplot2基本语法、映射、设置、图片保存 | 2 | 06_ggplot2.pdf |
| week07 | 数据可视化2 | 几何对象、主题风格、标度体系、图例系统 | 2 | 07_ggplot2.pdf |
| week08 | 探索性数据分析1 | 结合案例数据，综合运用数据处理、可视化探索技能 | 2 | 08_eda01.pdf |
| week09 | 字符串处理 | 正则表达式，文本信息提取 | 2 | 09_stringr.pdf |
| week10 | 因子类型数据 | 因子型变量的处理和应用 | 2 | 10_forcats.pdf |
| week11 | 线性回归 | 一元回归、多元回归模型，重点是分析和解释模型输出、拟合与预测 | 2 | 11_lm.pdf |
| week12 | 基础统计分析 | 基本描述统计，假设检验，方差分析，以及与线性回归的等价性 | 2 | 12_tidystats.pdf |
| week13 | 函数式编程 | 安全高效的迭代处理技术 | 2 | 13_purrr.pdf |
| week14 | tidyverse编程进阶 | 各种应用场景，常用函数和技巧 | 2 | 14_tidyverse_tips.pdf |
| week15 | 探索性数据分析2 | 结合具体案例，完成数据分析和建模，训练数据思维 | 2 | 15_eda02.pdf |
结合所在学科，找一篇与自己研究方向相关的文献，用课堂上学到的 R 统计编程技能，重复文献中数据分析和可视化过程.
愿 R 语言成为你构建知识大厦的脚手架！