]> 2026-04-16T14:22:22+03:00 Язык программирования R (syllabus) 2026 0 ru ; 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. 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 2026-04-12T13:48:35Z 2461143.0754051 Язык программирования R (syllabus) 2026 0 1 table 4 [[Категория:Book]] [[Description::+]] [[Environment::R]] Язык программирования R (syllabus) 2026# QUERY417026946f8057d712f4d06b58496b54 0 1 table 3 [[Категория:Scripting Tutorials]] [[Environment::R]] Язык программирования R (syllabus) 2026# QUERY23c65b20ee224866fbd4332bb7261d7c 0 1 table 2 [[Категория:RRecipe]] [[Description::+]] Язык программирования R (syllabus) 2026# QUERY1634474d895de18b02394265bd2c49b7