R語言入門

2016/09/29 ~ 2021/12/31
3小時/5週 (已經開始)

摘要

R是在資料分析、資料視覺化、機器學習、統計等領域一個強大的程式語言。它最初是為了做統計的程式設計而開發的,現在則是資料科學領域中最流行的程式設計語言之一。在本課程中,你將學習R語言的基礎,在學完本課程後,你能夠信心滿滿地編寫自己的R語言程式。這門課程跟典型的用教科書的方式介紹R語言的課程不同, 你將不只是學習R的基礎,我們將使用實際跟電影相關的資料,用具體的實例讓你練習用R去解決問題,這樣的方法將能更幫助你的學習。在這門課程中,你將瞭解R的基本語法,學習用R中一個最重要的資料結構--向量,來定義變數並對變數做簡單的運算。從向量開始,你接著會逐步瞭解清單(list)、矩陣(matrix)、陣列(array)和數據結構(data frame)。然後你將學習條件陳述(conditional statement)、函數(function)、類別(class)與為程式除錯(debugging)。一旦你已經瞭解了R的基礎知識,接著就可以學習如何使用R來讀寫以表格格式(CSV、Excel)或文字檔(.txt)的方式儲存的資料,課程最後也會教一些能夠用於處理字串與日期的重要函式。

課程目標

本課程適合對資料科學有興趣的初學者,使學員能夠了解R語言的基本知識,並且具備足夠的信心開始用R語言撰寫自己程式。除此之外,本課程使用電影的資料為例,帶領學員實作練習用R語言解讀資料。

授課教師

IBM Big data university

課程進度表

第1週:R basics: R的基本概念

第2週:Data structures in R: R的資料結構

第3週:R programming fundamentals: R的編程原則

第4週:Working with data in R: 透過R進行大數據

第5週:Strings and Dates in R: 透過R編序和編程

第6週:Final Exam期末考

課程內容

  1. R 語言基礎

    1. 數學、變數與字串

    2. 向量與因子

    3. 對向量的操作

  2. R語言的資料結構

    1. 陣列與矩陣(Arrays & Matrices)

    2. 列表(Lists)

    3. 數據結構 (Dataframes)

  3. R 語言的程式編寫基礎

    1. 條件與迴圈

    2. R語言中的函式(Functions)

    3. 物件(Objects) 與類別(Classes)

    4. 程式除錯(Debugging)

  4. 在R語言中使用資料

    1. 讀取 CSV and Excel 檔案

    2. 讀取文字檔

    3. 在R語言中寫入與儲存資料物件(data objects)

  5. R語言中的字串與日期

    1. R語言中的字串操作

    2. 一般的表達方式(Regular Expressions)

    3. R語言中的日期

評分標準

  • 平時測驗50%
  • 期末測驗50%

通過標準


課程及格標準:60分滿分:100分

先修科目或先備能力

本課程無須背景知識,適合所有對資料科學有興趣的學習者修習

常見問答集

【線上修課證明當您修習完成IBM Big Data University 系列課程後,您可以透過 email 方式向 ewant 申請修課通過證明,方法請見註1​。

【BDU 徽章】學員通過某些課程(課程資訊中會載明)或通過一個微學程後,可另外獲得由 Big Data University 在皮爾森系統 Acclaim Pearson VUE 建置核發的徽章。(註2)

註1: 將您在 ewant 上的帳號及作業成績截圖發給李小姐,信箱 yen.nctu@g2.nctu.edu.tw,預計每周四下班前統一發出證書。

註2: 申請徽章的方式: 當您取得課程通過證明之後,ewant 平台固定於每周四 17:00 將取得證明的學員帳號及信箱傳遞給 Big Data University 進行徽章申請,徽章將透過 BDU 與 Pearson VUE Acclaim 合作的認證系統統一核發至您的註冊信箱。

其它

  • 課程皆為自學課程,每個單元皆附有線上作業。
  • 接下來還會規劃此微學程的全國實體認證考試(認證身份後的考試, 須另外報名繳費),通過實體考試後,即可取得由IBM 認可的微學程通過證書。