Язык программирования R (syllabus) 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	; Введение в язык R и настройка рабочей среды обзор языка R и RStudio; установка и выбор рабочей директории; загрузка данных из CSV (логи Digida, результаты NetLogo); базовые операции: просмотр данных, размер, типы столбцов. Элементы языка программирования R и tidydata векторы, data.frame, основы индексирования; пакет dplyr: `filter`, `select`, `mutate`, `group_by`, `summarise`; оператор pipe `%>%` и построение цепочек преобразований; tidydata и приведение исходных логов/экспериментов к опрятному виду. Получение данных из файлов, по HTTP и через MediaWiki API повторение `read.csv` для локальных файлов (Digida/NetLogo CSV); пакет httr: выполнение GET‑запросов; пакет jsonlite: преобразование JSON в таблицы; примеры запросов к MediaWiki API Digida (recentchanges и др.); объединение данных из нескольких источников (merge/join). Визуализация данных и R‑рецепты для Digida базовые графики в ggplot2: `geom_col`, `geom_line`, `geom_point`; настройка подписей, осей, тем и сохранение графиков (ggsave); структура R‑рецепта: описание задачи, данные, код, таблицы, графики, выводы; создание страницы в категории RRecipe на Digida с полным рецептом извлечения и анализа данных.
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс	R
Книги, на которых основывается учебный курс	R for Data Science

Последовательность курса