Язык программирования R (syllabus) 2026: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
{{Curriculum
{{Curriculum
|Learning_outcomes=Знать 
* основные особенности языка R и его роль в анализе данных ;
* принципы tidy data: строка = наблюдение, столбец = переменная;
* базовые возможности пакетов dplyr, httr/jsonlite, ggplot2 для обработки, получения и визуализации данных;
* общую схему работы с данными курса: Digida/NetLogo → CSV/API → R → визуализация → публикация на Digida.
; Уметь 
* настраивать рабочую среду R/RStudio и загружать данные из CSV‑файлов;
* выполнять базовую обработку данных в R: фильтрацию, выбор столбцов, группировку, агрегирование с помощью `%>%` и dplyr;
* получать данные по HTTP и из MediaWiki API (Digida) и преобразовывать их в таблицы;
* строить простые графики в ggplot2 (столбчатые, линейные, точечные) и сохранять результаты;
* документировать полный рецепт обработки данных на странице Digida (код, данные, результаты, вывод).
; Владеть 
* базовыми приёмами потоковой обработки данных в R с использованием pipe‑нотации;
* навыками интеграции R‑скриптов с инфраструктурой Digida
|Environment=R
|Environment=R
|Book=R for Data Science
|Book=R for Data Science
}}
}}
== Последовательность курса  ==
== Последовательность курса  ==


Версия от 21:26, 15 февраля 2026



Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть) Знать
  • основные особенности языка R и его роль в анализе данных ;
  • принципы tidy data: строка = наблюдение, столбец = переменная;
  • базовые возможности пакетов dplyr, httr/jsonlite, ggplot2 для обработки, получения и визуализации данных;
  • общую схему работы с данными курса: Digida/NetLogo → CSV/API → R → визуализация → публикация на Digida.
Уметь
  • настраивать рабочую среду R/RStudio и загружать данные из CSV‑файлов;
  • выполнять базовую обработку данных в R: фильтрацию, выбор столбцов, группировку, агрегирование с помощью `%>%` и dplyr;
  • получать данные по HTTP и из MediaWiki API (Digida) и преобразовывать их в таблицы;
  • строить простые графики в ggplot2 (столбчатые, линейные, точечные) и сохранять результаты;
  • документировать полный рецепт обработки данных на странице Digida (код, данные, результаты, вывод).
Владеть
  • базовыми приёмами потоковой обработки данных в R с использованием pipe‑нотации;
  • навыками интеграции R‑скриптов с инфраструктурой Digida
Содержание разделов курса
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс R
Книги, на которых основывается учебный курс R for Data Science

Последовательность курса

Источник — http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Язык_программирования_R_(syllabus)_2026&oldid=44066