Анализ и визуализация данных в R

Бакалавриат 2022/2023

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Статус: Курс обязательный (Социология)

Направление: 39.03.01. Социология

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Михайлова Наталья Сергеевна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс является введением в основные понятия и команды языка R, представляет реализацию знакомых студентам методов анализа данных в этой среде (описательные статистики, анализ главных компонент, эксплораторный факторный анализ, кластерный и регрессионный анализы). В курсе представлены основные принципы работы в R, операции по анализу и презентации количественной информации. В результате освоения этого курса студенты будут способны реализовать и документировать процесс исследования от сбора данных до (автоматизированной) публикации отчетов. Ключевая ценность, реализуемая в этом курсе – прозрачность и воспроизводимость количественных исследований.

Цель освоения дисциплины

формирование компетенций, связанных с решением задач по анализу и визуализации количественных данных в социологии.
уметь применять синтаксис R для решения задач социологического исследования

Планируемые результаты обучения

Знать различные выразительные средства для визуализации данных и результатов анализа. Уметь строить графики с использованием ggplot2.
Считывать данные в R из внешних файлов и экспортировать.
Уметь использовать базовые команды языка R для создания, индексирования, сортировки, преобразования данных, а также элементы управления, в частности, циклы.
Уметь строить регрессионные, кластерные и раведывательные факторные модели в R, извлекать результаты и корректно их интепретировать.

Содержание учебной дисциплины

Введение в R
Чтение, преобразование и экспорт данных в R
Анализ данных в R
Визуализация данных в R base и ggplot2
Программирование в R
Автоматизация в R

Элементы контроля

Домашнее задание 1
Управление данными, описательные статистики и регрессии в R вес 0.25 от итоговой оценки за курс
Домашнее задание 2
Визуализация данных и автоматический отчет вес 0.25 от итоговой оценки за курс
Домашнее задание 3
Разведывательный факторный анализ вес 0.25 от итоговой оценки за курс
Итоговое задание
Итоговое задание в RStudio, включающее все пройденные за курс темы.

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 1 модуль
0.25 * Итоговое задание + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 3

Список литературы

Авторы

Михайлова Наталья Сергеевна

Программа дисциплины