В этом модуле мы начнем знакомство с языком статистического программирования R - основным инструментом, который мы будем использовать для анализа данных. Вы узнаете, как установить и настроить R и RStudio и как получить помощь. К концу модуля вы сможете использовать операторы и функции R для работы с числами и векторами.

Существует множество способов представления и хранения данных в R. После обсуждения того, какие бывают типы данных, мы обратимся к методам их препарирования. Вы научитесь разными способами извлекать части векторов и таблиц и использовать для вычислений только нужные фрагменты данных. Для работы мы будем использовать не только данные, уже встроенные в R, но и научим вас открывать данные из внешних источников на примере .xlsx или .csv файлов. Мы обсудим принципы организации табличных данных для удобства машинного анализа (опрятные данные, tidy data).

Графическое представление данных позволяет получить максимум информации за минимальный промежуток времени - часто это лучший способ представить данные в отчете. В этом модуле вы научитесь строить графики разной степени сложности, пользуясь принципами грамматики графиков (средствами пакета ggplot2). Кроме того, мы поговорим о том, как создавать в R автоматизированные отчеты с помощью rmarkdown и knitr.

Чаще всего, анализируя данные, мы имеем дело с выборками, но хотим делать выводы о свойствах генеральной совокупности, из которой они взяты. Описание выборок - это первый этап анализа данных. В этом модуле вы познакомитесь с основными описательными статистиками и их свойствами (медиана, квантили, среднее, дисперсия, стандартное отклонение). Мы обсудим свойства нормального и t- распределения и научимся с их помощью вычислять вероятности. Наконец, пользуясь центральной предельной теоремой, вы научитесь строить доверительные интервалы к оценкам средних.