R Öğren - Kodlama Kursu
R Öğren - Kodlama Kursu — R kodu yaz, ardından grafiği ve tabloyu gör
R Öğren - Kodlama Kursu, veri analizi ve istatistik odaklı R programlama için geliştirilmiş bir iOS ve Android uygulamasıdır. Kısa bir ders okur, yerleşik editörde R kodu yazar, kodu çalıştırır ve grafik veya veri tablosu uygulamada görüntülenir. İlk vektöründen regresyona uzanan 43 kursta, yanında bir AI mentorü ve etkileşimli istatistik simülatörleri bulunur.
- Fiyat
- Ücretsiz, Pro yükseltmesi
- Platformlar
- iOS ve Android
- Diller
- 22
- Yaş sınırı
- 4+
- Kod çalıştırıcı
- R 4.0, internet bağlantısı gerektirir
- Gereksinimler
- iOS 15.1 veya üzeri
- App Store
- 5.0 ★ (1)
R veri için geliştirildi; bu yüzden çıktı da kod kadar önemlidir.
R'de bir print ifadesi pek büyük bir ödül sayılmaz. Asıl sonuç bir histogram, sıralanabilir bir tablo veya uydurulmuş bir doğrudur. Bu nedenle uygulama, çalıştırmanın hemen ardından seni bir metin duvarıyla baş başa bırakmak yerine plot(), hist(), boxplot() ve barplot() çizimlerini ve data frame'leri gerçek tablolar olarak gösterir.
Nedir
R Öğren - Kodlama Kursu, iOS ve Android için mobil bir R öğreticisi, R kursu ve kod editörüdür. Vektörler ve data frame'lerden dplyr ve tidyr'ye, ggplot2 grafiklerinden keşifsel veri analizine, olasılık ve istatistikten tidymodels, Shiny ve RStan ile Bayesian istatistik gibi ileri konulara uzanan, A1'den C1'e seviyelendirilmiş 159 dersten oluşan 43 kurs içerir. Editör, kodunu uygulamanın sunucularındaki gerçek bir R 4.0 yorumlayıcısında çalıştırır; bu nedenle internet bağlantısı gerekir. Ayrıca bir AI mentorü hata mesajını, tabloyu veya grafiği açıklayabilir.
Uygulamanın içinde
Nasıl görünüyor
Kurs
R kursunun kapsamı
Uygulamanın kendi kurs listesindeki, A1'den C1'e kadar seviyelendirilmiş 43 kurs ve 159 ders. Bu sekiz aşama, öğrenme yolunun genel yapısını oluşturur.
R'ye Hoş Geldin ve R ve RStudio'ya Giriş
R'yi yükleme, RStudio'da yolunu bulma, temel aritmetik, nesneler oluşturma ve düzenli bir çalışma alanı tutma.
Veri Türleri ve Yapıları, Matrisler, Eksik Değerler
Vektörler, matrisler ve faktörler, diziler, tür dönüştürme ve NA ile NaN değerlerinin hesaplamalarda nasıl davrandığı.
Fonksiyonlar, Kontrol Akışı, Dizeler ve Tarihler
Fonksiyon yazma, if ve döngü mantığı, hata ayıklama, dize biçimlendirme, tarihlerle çalışma ve değerleri sıralama ve derecelendirme.
Veri İşleme ve Tidyverse
dplyr ile filtreleme ve özetleme, tidyr ile yeniden şekillendirme ve readr ile readxl kullanarak dosya okuma.
Veri Görselleştirme
Önce base R ile grafik oluşturma, ardından ggplot2 ile katmanlı grafikler.
Keşifsel Veri Analizi ve İstatistik
Bir veri kümesini tanımlama, olasılık, simülasyon ve istatistiksel analiz; her fikrin değişimini görmeni sağlayan simülatörlerle birlikte.
Fonksiyonel Programlama, Modelleme ve Shiny
purrr, tidymodels ile makine öğrenmesi, random forest'lar, Shiny uygulamaları ve Plumber API'leri.
Uzmanlık ve İleri Düzey Konular
Metin madenciliği, jeo-uzamsal analiz, paket geliştirme, performans ve paralel hesaplama ve RStan ile Bayesçi istatistik.
Nasıl çalışır
Tipik bir çalışma oturumu
Bir oturum, bir fikri anlamakla onu gerçek çıktıyla kontrol etmek arasında gidip gelir. Böylece her kavramın sonucu bakıp inceleyebileceğin bir şeye dönüşür.
Bugünün dersini aç
Kaldığın yerden devam et veya öğrenme yolundan bir konu seç. Her ders, kısa ve anlaşılır bir açıklamayla ve fikri kavrayıp kavramadığını doğrulayan hızlı bir soruyla başlar.
Kodu düzenle ve çalıştır
R editörünü aç, örneği değiştir ve çalıştır. Metin sonuçları konsola gider, grafik çağrıları bir grafik çizer ve bir data frame; sütun özetiyle birlikte sıralanabilir bir tablo olarak görünür, NA değerleri ise vurgulanır.
Bir şey net değilse sor
Bir hata mesajı anlaşılmazsa R Error Doctor onu anlaşılır bir dile çevirir ve bir çözüm önerir. Anlamadığın bir çıktı, tablo veya grafik olduğunda AI veri mentorü bunun ne gösterdiğini açıklar.
Dokunabileceğin verilerle pratik yap
mtcars, iris ve airquality gibi yerleşik veri kümeleri üzerinde yönlendirmeli görevleri tamamla, not defterinde analizi hücre hücre oluştur veya kendi CSV dosyanı içe aktar.
İçinde neler var
Uygulamanın içeriği
43
R kursu, 159 ders
A1'den C1'e seviyelendirilmiş bir öğrenme yolu: vektörler, matrisler, faktörler, dizeler ve tarihler, kontrol akışı, veri işleme, görselleştirme, istatistik ve Shiny uygulamaları ile Plumber API'leri gibi ileri konular.
Grafikler
Kendi kodundan grafikler ve tablolar
plot(), hist(), boxplot() ve barplot() uygulamanın içinde çizilir; data frame'ler ise sütun özetiyle birlikte sıralanabilir tablolar olarak gösterilir ve eksik değerler işaretlenir.
12
İstatistik simülatörleri
Normal eğri, merkezi limit teoremi, p-değerleri, korelasyon, doğru uydurma, örneklem büyüklüğü ve boxplot anatomisi için etkileşimli atölyeler. Her biri, yaptığın değişikliklerin arkasındaki R kodunu gösterir.
Veri kümeleri
Dataset Lab ve R Notebook
mtcars, iris, airquality ve beş pratik CSV dosyası üzerinde yönlendirmeli görevler; ayrıca kendi analizini oluşturman için hücre hücre ilerleyen bir not defteri. Kendi CSV dosyanı da içe aktarabilirsin.
Error Doctor
Anlaşılır R hataları
R Error Doctor, anlaşılması zor hata mesajlarını sade bir dille yeniden yazar ve mümkün olduğunda base R yaklaşımını kullanarak bir çözüm önerir.
Projeler
Analiz projeleri ve görevler
Paylaşılabilir bir rapor kartıyla 3 uçtan uca analiz projesi, 20 yönlendirmeli kodlama projesi ve kolay, orta ve zor seviyelerde 60 görev.
Arka plan
R ne için kullanılır ve iyi bir ilk programlama dili midir?
R, istatistik ve veri analizi için geliştirilmiş bir dildir. Araştırmacılar, analistler, biyostatistikçiler, ekonomistler ve psikologlar verileri temizlemek, özetlemek, bir hipotezi test etmek ve sonucu grafik olarak göstermek için R kullanır. Hedefin veriyle çalışmaksa R, ilk dil olarak makul bir seçimdir; çünkü kısa bir betik bile anlamlı bir sonuç üretir: ortalama, regresyon doğrusu veya grafik. Web siteleri ya da mobil uygulamalar geliştirmek istiyorsan daha zayıf bir seçenektir; bu alanlarda genel amaçlı bir dil daha uygundur.
Önce vektörlerdiğer her şeyin arkasındaki fikir
R'de tek bir sayı, uzunluğu bir olan bir vektördür ve işlemlerin çoğu aynı anda bir vektörün tamamı üzerinde çalışır. Bu kavram oturduğunda döngülere daha az ihtiyaç duyarsın ve kod kısalır. R'nin diğer dillerden gelenlere tuhaf gelmesinin nedeni de budur.
Data frame'lerR'nin elektronik tablo karşılığı
Bir data frame, her sütunun tek bir türde değer, her satırın ise tek bir gözlem içerdiği bir tablodur. mtcars ve iris gibi yerleşik pratik veri kümeleri data frame'dir ve okuyacağın analizlerin neredeyse tamamı bir data frame yükleyerek veya oluşturarak başlar.
Eksik değerler (NA)gerçek verilerdeki ilk sürpriz
R, bilinmeyen bir değeri NA olarak işaretler ve tahminde bulunmayı reddeder. Tek bir NA içeren bir sütunun ortalaması, ona nasıl davranacağını belirtmediğin sürece NA olur. Bu nedenle eksik değerleri ele almak ileri düzey bir konu değil, erken öğrenilmesi gereken bir beceridir.
Base R ve tidyverseaynı şeyi söylemenin iki yolu
Base R, dille birlikte gelen özelliklerdir. tidyverse ise birçok analistin verileri yeniden şekillendirmek ve grafik çizmek için tercih ettiği bir paket ailesidir (dplyr, tidyr, ggplot2, readr). Gerçek dünyadaki R kodlarının çoğu ikisini de kullanır; bu yüzden her iki tarzı da okuyabilmek işine yarar.
Uygunluk
Kimler için uygun — kimler için değil
Şu durumlarda senin için uygun
- R kullanan bir istatistik, biyostatistik, psikoloji veya ekonomi dersi mi alıyorsun?
- Elektronik tablolarla çalışıyor ve analizlerini koda taşımak mı istiyorsun?
- Web siteleri yerine veri için tasarlanmış ilk programlama dilini mi istiyorsun?
- R kodunu okumak ve istatistiksel bir sonucun ne anlattığını anlamak mı istiyorsun?
- Bir satırı değiştirip grafiğin yeniden çizilmesini görerek mi daha iyi öğreniyorsun?
Şu durumlarda doğru araç değil
- Telefonda dplyr, ggplot2 veya tidymodels'i kendin çalıştırman mı gerekiyor? Uygulama içi çalıştırıcı base R 4.0 kullanır; bu nedenle bu dersler kodu ve fikirleri öğretir, paketleri ise bir bilgisayarda çalıştırırsın.
- Çevrim dışı kod yazmayı mı bekliyorsun? Düzenleyici, kodunu uygulamanın sunucularına gönderir; bu nedenle bağlantı gerekir.
- Her şeyin ücretsiz olmasını mı istiyorsun? İlk kurs ücretsizdir, Pro ise geri kalan her şeyin kilidini açar.
- Genel bir web veya uygulama geliştirme kursu mu arıyorsun?
Sorular
Sık sorulan sorular
Telefonda R programlamayı öğrenmenin en iyi yolu nedir?
R'yi çalıştırmana ve çıktıyı görmene izin veren bir uygulama ara; çünkü R'nin değeri grafiklerde, tablolarda ve istatistiksel sonuçlarda ortaya çıkar. R Öğren - Kodlama Kursu, gerçek bir R 4.0 yorumlayıcısına bağlı yerleşik bir düzenleyiciye sahiptir; böylece her çalıştırmadan sonra grafikler ve veri çerçeveleri görünür. Kısa dersler, bir not defteri ve 12 istatistik simülatörü bu özelliklerin yanında yer alır ve uygulamayı iOS ve Android'de kullanmaya ücretsiz başlayabilirsin.
Uygulama gerçek R kodunu çalıştırıyor mu, yoksa yalnızca örnekleri mi gösteriyor?
Gerçek R çalıştırır. Kodun, uygulamanın sunucularındaki R 4.0 yorumlayıcısına gönderilir ve sonuç metin, grafik veya tablo olarak geri gelir. Bu işlem çevrim içi gerçekleştiği için R Öğren - Kodlama Kursu, çalıştır düğmesine her bastığında internet bağlantısı gerektirir.
Uygulama içinde dplyr ve ggplot2 kullanabilir miyim?
Derslerde dplyr, tidyr, ggplot2 ve diğer tidyverse paketleri öğretilir; ancak uygulama içi çalıştırıcı, önerilen paketleriyle birlikte base R 4.0 kullanır. dplyr, ggplot2 veya tidymodels gibi paketleri kendin çalıştırmak için R'yi bir bilgisayarda kullan. base R ile yapılabilecek bir yöntem olduğunda R Öğren - Kodlama Kursu içindeki R Error Doctor bu yöntemi gösterir.
R, veri analizi için iyi bir ilk programlama dili mi?
Veri hedefinse evet. R, istatistik için tasarlanmıştır; bu nedenle bir sütunu özetlemek, histogram çizmek veya bir doğru uydurmak birkaç satır sürer. R Öğren - Kodlama Kursu hiçbir deneyimin olmadığını varsayar ve R'yi yükleyip değerleri değişkenlerde saklamayla başlar; ardından veri çerçevelerine ve grafiklere geçer.
Derslerin dışında ne üzerinde pratik yapabilirim?
R Öğren - Kodlama Kursu; mtcars, iris, airquality ve her biri yönlendirmeli görevler içeren beş pratik CSV dosyasından oluşan bir Dataset Lab içerir ve kendi CSV dosyanı içe aktarabilirsin. Ayrıca analizini hücre hücre oluşturabileceğin bir R Notebook, 60 kodlama görevi ve günlük bir veri bulmacası da vardır.
İstatistik simülatörleri nedir?
Kaydırıcıyı hareket ettirip sonucun değişimini izlediğin 12 etkileşimli atölyedir: normal eğri, merkezi limit teoremi, p-değerleri, korelasyon, doğru uydurma, örneklem büyüklüğü, boxplot anatomisi ve daha fazlası. Her biri arkasındaki R kodunu gösterir; böylece R Öğren - Kodlama Kursu içinde fikir ile söz dizimi birbiriyle bağlantılı hale gelir.
R Öğren - Kodlama Kursu ücretsiz mi?
İndirmesi ücretsizdir ve ilk kurs olan R'ye Hoş Geldin ücretsizdir. Ücretsiz sürümde her dersin ön izlemesi, R düzenleyicisi, Error Doctor, 12 simülatörün 6'sı, 3 veri kümesi, 1 yönlendirmeli proje, 1 analiz projesi, 2 görev ve günlük AI mentor kullanım hakkı bulunur; ayrıca reklam gösterilir. Pro tüm kursların, tüm projelerin, simülatörlerin ve veri kümelerinin, sınavın ve sertifikanın kilidini açar ve reklamları kaldırır. Uygulama Google Play'de R Öğren - Kodlama Kursu, App Store'da ise Learn R: Data Analysis & Code adıyla listelenir.
Pro ücretlendirmesi nasıl çalışır?
Pro; haftalık, aylık veya yıllık abonelik ya da tek seferlik ömür boyu satın alma seçenekleri sunar. Teklifi uygulamada göründüğünde ne zaman satın alacağına sen karar verirsin; satın alma işlemi App Store veya Google Play tarafından gerçekleştirilir.
Sertifika var mı?
Evet. R Öğren - Kodlama Kursu uygulamasında final sınavını geçmen, Pro’nun bir parçası olan R tamamlama sertifikasını almana olanak tanır. Bu sertifika, kurs materyallerini tamamladığını gösterir; akademik bir yeterlilik değildir.
Uygulama R Foundation veya Posit ile bağlantılı mı?
Hayır. R Öğren - Kodlama Kursu bağımsız bir uygulamadır ve R Foundation veya Posit ile bağlantısı ya da onların onayı yoktur. iOS ve Android’de 22 dilde kullanılabilir.
Başla
Bugün ilk R satırını çalıştır
iOS ve Android’de 22 dilde kullanmaya ücretsiz başla.
CoddyKit'ten daha fazlası
iOS ve Android üzerinde kullanılabilir.