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R Academy · Lezione

Nozioni di base su R Markdown

Create report riproducibili combinando testo, codice e risultati in un unico documento.

Nozioni di base su R Markdown è una lezione R Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 3. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento R Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso R Academy include 3 lezioni in totale.

Introduzione a R Markdown

Introduzione a R Markdown

R Markdown è uno strumento potente per creare report dinamici che combinano codice, testo e visualizzazioni in un unico documento.

Nozioni di base su R Markdown — illustrazione 1

Installazione di R Markdown

Installazione di R Markdown

Prima di usare R Markdown, installi e carichi il pacchetto.

install.packages('rmarkdown')
library(rmarkdown)

Creazione di un file R Markdown

Creazione di un file R Markdown

Per creare un nuovo documento R Markdown in RStudio:

  • Vada a File → New File → R Markdown...
  • Selezioni un titolo e un formato di output (HTML, PDF o Word).

Struttura di base di un file R Markdown

Struttura di base di un file R Markdown

Un documento R Markdown è composto da tre sezioni principali:

  • Intestazione YAML: contiene i metadati (titolo, autore, data).
  • Contenuto Markdown: include testo formattato.
  • Blocchi di codice: eseguono codice R all'interno del documento.
---
title: 'My Report'
author: 'John Doe'
date: '2025-03-10'
output: html_document
---

Aggiunta di blocchi di codice

Aggiunta di blocchi di codice

Usi tre backtick (```{r}) per aggiungere blocchi di codice R all'interno di un file R Markdown.

```{r}
summary(mtcars)
```

Rendering di un documento R Markdown

Rendering di un documento R Markdown

Faccia clic sul pulsante Knit in RStudio per convertire il documento in un file HTML, PDF o Word.

Aggiunta di grafici

Aggiunta di grafici

R Markdown consente di incorporare direttamente i grafici nei documenti.

```{r}
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower')
```

Esportazione dei report

Esportazione dei report

R Markdown consente di esportare i report in diversi formati, tra cui HTML, PDF e Word.

Riepilogo di R Markdown

Riepilogo

In questa lezione ha imparato:

  • Come creare e strutturare un documento R Markdown.
  • Come aggiungere blocchi di codice e grafici.
  • Come eseguire il rendering ed esportare i report in diversi formati.
Nozioni di base su R Markdown — illustrazione 10

Domande Frequenti

La lezione «Nozioni di base su R Markdown» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Nozioni di base su R Markdown» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso R Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso R Academy include 3 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Nozioni di base su R Markdown»?

Create report riproducibili combinando testo, codice e risultati in un unico documento. Eserciti R Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare R Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. R Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 3.

Quanto tempo richiede la lezione «Nozioni di base su R Markdown»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione R Academy?

Sì. Ogni lezione R Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

  1. Nozioni di base su R Markdown
  2. Introduzione alle app Shiny
  3. Distribuzione e best practice
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