Lær R: Data & Kode
Lær R: Data & Kode — Skriv R-kode, og se derefter diagrammet og tabellen
Lær R: Data & Kode er en iOS- og Android-app til R programming med fokus på dataanalyse og statistik. Du læser en kort lektion, skriver R-kode i den indbyggede editor, kører den, og så vises diagrammet eller datatabellen i appen. 43 kurser går fra din første vektor til regression, med en AI-mentor og interaktive statistik-simulatorer undervejs.
- Pris
- Gratis, opgradering til Pro
- Platforme
- iOS og Android
- Sprog
- 22
- Aldersklassifikation
- 4+
- Kodekørsel
- R 4.0, kræver internetforbindelse
- Kræver
- iOS 15.1 eller nyere
- App Store
- 5.0 ★ (1)
R er skabt til data, så resultatet er lige så vigtigt som koden.
En print-sætning er ikke den store belønning i R. Gevinsten er et histogram, en tabel, der kan sorteres, eller en tilpasset linje. Derfor viser denne app tegninger fra plot(), hist(), boxplot() og barplot() samt data frames som rigtige tabeller lige efter en kørsel, i stedet for at efterlade dig med en mur af tekst.
Hvad det er
Lær R: Data & Kode er en mobil R-tutorial, et R-kursus og en kodeeditor til iOS og Android. Den indeholder 43 kurser med 159 lektioner på niveauer fra A1 til C1, som dækker vektorer og data frames, dplyr og tidyr, ggplot2-diagrammer, eksplorativ dataanalyse, sandsynlighed og statistik samt avancerede emner som tidymodels, Shiny og Bayesiansk statistik med RStan. Editoren kører din kode på en ægte R 4.0-fortolker på appens servere, så den kræver internetforbindelse, og en AI-mentor kan forklare en fejlmeddelelse, en tabel eller et diagram.
Inde i appen
Sådan ser det ud
Kurset
Det dækker R-kurset
43 kurser og 159 lektioner fra appens egen kursusliste, niveauinddelt fra A1 til C1. Disse otte trin viser læringsstiens opbygning.
Welcome to R og Introduction to R and RStudio
Installation af R, at finde rundt i RStudio, grundlæggende aritmetik, oprettelse af objekter og vedligeholdelse af et ryddeligt arbejdsområde.
Datatyper og datastrukturer, matricer, manglende værdier
Vektorer, matricer og faktorer, sekvenser, typekonvertering samt hvordan NA og NaN opfører sig i beregninger.
Funktioner, kontrolflow, strenge og datoer
Skrivning af funktioner, if- og loop-logik, fejlfinding, strengformatering, arbejde med datoer samt sortering og rangordning af værdier.
Datamanipulation og Tidyverse
Filtrering og opsummering med dplyr, omformning med tidyr samt læsning af filer med readr og readxl.
Datavisualisering
Først diagrammer med base R og derefter lagdelte diagrammer med ggplot2.
Eksplorativ dataanalyse og statistik
Beskrivelse af et datasæt, sandsynlighed, simulering og statistisk analyse med simulatorer, der viser, hvordan hver idé udvikler sig.
Funktionel programmering, modellering og Shiny
purrr, machine learning med tidymodels, random forests, Shiny-applikationer og Plumber-API'er.
Specialiserede og avancerede emner
Text mining, geospatial analyse, pakkeudvikling, ydeevne og parallel databehandling samt bayesiansk statistik med RStan.
Sådan fungerer det
En typisk studiesession
En session skifter mellem at forstå en idé og kontrollere den mod et virkeligt resultat, så resultatet af hvert begreb er noget, du kan se på.
Åbn dagens lektion
Fortsæt, hvor du slap, eller vælg et emne fra læringsforløbet. Hver lektion begynder med en kort forklaring i almindeligt sprog og et hurtigt spørgsmål, der bekræfter, at idéen er forstået.
Rediger koden, og kør den
Åbn R-editoren, rediger eksemplet, og kør det. Tekstresultater vises i konsollen, plot-kald tegner et diagram, og en data frame vises som en tabel, der kan sorteres, med en kolonneoversigt og fremhævede NA-værdier.
Spørg, når noget er uklart
Hvis en fejlmeddelelse er kryptisk, omskriver R Error Doctor den til almindeligt sprog og foreslår en løsning. Hvis du ikke forstår et output, en tabel eller et diagram, forklarer AI-data-mentoren, hvad det viser.
Øv dig med data, du kan gå på opdagelse i
Arbejd dig gennem guidede opgaver med indbyggede datasæt som mtcars, iris og airquality, opbyg en analyse celle for celle i notesbogen, eller importer din egen CSV.
Hvad det indeholder
Hvad indeholder appen?
43
R-kurser, 159 lektioner
Et læringsforløb på niveauer fra A1 til C1: vektorer, matricer, faktorer, strenge og datoer, kontrolflow, datamanipulation, visualisering, statistik samt avancerede emner som Shiny-apps og Plumber-API'er.
Diagrammer
Plots og tabeller fra din egen kode
plot(), hist(), boxplot() og barplot() tegnes i appen, og data frames vises som tabeller, du kan sortere, med en kolonneoversigt og markerede manglende værdier.
12
Statistik-simulatorer
Interaktive workshops om normalfordelingen, den centrale grænseværdisætning, p-værdier, korrelation, tilpasning af en linje, stikprøvestørrelse og boxplot-anatomi, hvor R-koden bag det, du ændrer, vises.
Datasæt
Dataset Lab og R Notebook
Guidede opgaver med mtcars, iris, airquality og fem øvelsesfiler i CSV-format samt en notesbog, hvor du opbygger din egen analyse celle for celle. Du kan også importere din egen CSV.
Error Doctor
R-fejl i almindeligt sprog
R Error Doctor omskriver kryptiske fejlmeddelelser til almindeligt sprog og foreslår en løsning ved hjælp af en Base R-tilgang, når der findes en.
Projekter
Analyseprojekter og missioner
3 end-to-end-analyseprojekter med et delbart resultatkort, 20 guidede kodningsprojekter og 60 missioner på let, mellem og svær niveau.
Baggrund
Hvad bruges R til, og er det et godt første programmeringssprog?
R er et sprog, der er udviklet til statistik og dataanalyse. Forskere, analytikere, biostatistikere, økonomer og psykologer bruger det til at rense data, opsummere dem, teste en hypotese og vise resultatet som et diagram. Det er et fornuftigt første sprog, når dit mål er data, fordi selv et kort script giver noget meningsfuldt: et gennemsnit, en regressionslinje eller et plot. Det er et mindre oplagt valg, hvis du vil bygge websites eller mobilapps, hvor et alsidigt sprog passer bedre.
Vektorer førstideen bag alt andet
I R er et enkelt tal bare en vektor med længden én, og de fleste operationer fungerer på en hel vektor på én gang. Når det først giver mening, bliver løkker sjældnere, og koden bliver kortere. Det er også derfor, R kan føles mærkeligt for folk, der kommer fra andre sprog.
Data framesR's version af et regneark
En data frame er en tabel, hvor hver kolonne indeholder én type værdi, og hver række er én observation. Indbyggede øvelsessæt som mtcars og iris er data frames, og næsten enhver analyse, du læser om, begynder med at indlæse eller oprette en.
Manglende værdier (NA)den første overraskelse i virkelige data
R markerer en ukendt værdi som NA og nægter at gætte. Gennemsnittet af en kolonne, der indeholder en enkelt NA, er selv NA, indtil du angiver, hvordan den skal behandles. Derfor er håndtering af manglende værdier en tidlig færdighed og ikke noget avanceret.
Base R og tidyverseto måder at sige det samme på
Base R er det, der følger med sproget. tidyverse er en samling pakker (dplyr, tidyr, ggplot2, readr), som mange analytikere foretrækker til at omforme data og tegne diagrammer. De fleste R-koder fra virkeligheden blander begge dele, så det er en fordel at kunne læse begge stilarter.
Egnethed
Hvem det er til — og hvem det ikke er til
Det passer godt til dig, hvis du
- Tager en uddannelse i statistik, biostatistik, psykologi eller økonomi, hvor der bruges R
- Arbejder i regneark og vil flytte din analyse over i kode
- Vil have et første programmeringssprog, der er lavet til data frem for websites
- Vil kunne læse R-kode og forstå, hvad et statistisk resultat fortæller
- Lærer bedst ved at ændre en linje og se diagrammet blive tegnet igen
Det er ikke det rette værktøj, hvis du
- Har brug for selv at køre dplyr, ggplot2 eller tidymodels på telefonen: appens kørselssystem er base R 4.0, så disse lektioner lærer dig koden og idéerne, mens du kører pakkerne på en computer
- Forventer at kunne kode offline: editoren sender din kode til appens servere, så den kræver en forbindelse
- Vil have alt gratis: det første kursus er gratis, og Pro låser resten op
- Leder efter et generelt kursus i web- eller appudvikling
Spørgsmål
Ofte stillede spørgsmål
Hvad er den bedste måde at lære R-programmering på en telefon?
Find en app, der lader dig køre R og viser outputtet, fordi R's værdi ligger i diagrammer, tabeller og statistiske resultater. Lær R: Data & Kode har en indbygget editor, der er forbundet med en ægte R 4.0-fortolker, så diagrammer og data frames vises efter hver kørsel. Korte lektioner, en notesbog og 12 statistiksimulatorer er integreret i appen, som du kan komme gratis i gang med på iOS og Android.
Kører appen ægte R-kode, eller viser den kun eksempler?
Den kører ægte R. Din kode sendes til en R 4.0-fortolker på appens servere, og resultatet kommer tilbage som tekst, et diagram eller en tabel. Da det foregår online, kræver Lær R: Data & Kode en internetforbindelse, hver gang du trykker på Kør.
Kan jeg bruge dplyr og ggplot2 i appen?
Lektionerne lærer dig dplyr, tidyr, ggplot2 og andre tidyverse-pakker, men appens kørselssystem er base R 4.0 med de anbefalede pakker. Hvis du selv vil køre pakker som dplyr, ggplot2 eller tidymodels, skal du bruge R på en computer. Hvor der findes en base R-løsning, viser R Error Doctor i Lær R: Data & Kode dig den.
Er R et godt første programmeringssprog til dataanalyse?
Ja, hvis data er målet. R er udviklet til statistik, så det kræver kun få linjer at opsummere en kolonne, tegne et histogram eller tilpasse en linje. Lær R: Data & Kode forudsætter ingen erfaring og begynder med installation af R og lagring af værdier i variabler, før det går videre til data frames og diagrammer.
Hvad kan jeg øve mig på ud over lektionerne?
Lær R: Data & Kode indeholder et Dataset Lab med mtcars, iris, airquality og fem CSV-filer til øvelse, hver med guidede opgaver, og du kan importere din egen CSV. Der er også en R Notebook til at opbygge en analyse celle for celle, 60 kodningsmissioner og et dagligt datapuslespil.
Hvad er statistiksimulatorerne?
Det er 12 interaktive workshops, hvor du flytter en skyder og ser resultatet ændre sig: normalfordelingen, den centrale grænseværdisætning, p-værdier, korrelation, tilpasning af en linje, stikprøvestørrelse, boxplot-anatomi og meget mere. Hver simulator viser R-koden bag, så idéen og syntaksen hænger sammen i Lær R: Data & Kode.
Er Lær R: Data & Kode gratis?
Den er gratis at downloade, og det første kursus, Welcome to R, er gratis. Gratisversionen indeholder en forhåndsvisning af hver lektion, R-editoren, Error Doctor, 6 af de 12 simulatorer, 3 datasæt, 1 guidet projekt, 1 analyseprojekt, 2 missioner og en daglig kvote for AI-mentorhjælp, og den viser annoncer. Pro låser alle kurser, projekter, simulatorer og datasæt op, giver adgang til eksamen og certifikatet og fjerner annoncer. Appen findes som Lær R: Data & Kode på Google Play og som Learn R: Data Analysis & Code i App Store.
Hvordan fungerer Pro-betalingen?
Pro er et ugentligt, månedligt eller årligt abonnement eller et engangskøb med livstidsadgang. Du vælger, hvornår tilbuddet vises i appen, og købet håndteres af App Store eller Google Play.
Er der et certifikat?
Ja. Når du består den afsluttende eksamen i Lær R: Data & Kode, får du et R-certifikat for gennemførelse, som er en del af Pro. Det viser, at du har gennemført kursusmaterialet; det er ikke en akademisk kvalifikation.
Er appen forbundet med R Foundation eller Posit?
Nej. Lær R: Data & Kode er en uafhængig app og er ikke tilknyttet eller godkendt af R Foundation eller Posit. Den er tilgængelig på iOS og Android på 22 sprog.
Kom i gang
Kør din første linje R i dag
Gratis at komme i gang på iOS og Android på 22 sprog.
Mere fra CoddyKit
Tilgængelig på iOS og Android.