感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
編寫更清潔且更易重用的R代碼
- 回顧使R代碼具備規模性、可讀性和易維護性的要素
- 創建具有清晰輸入、輸出和默認值的可重用函數
- 通過更好的函數設計和腳本組織減少重複
實用數據轉換工作流
- 使用tidyverse工具構建清晰的分析管道
- 處理分組摘要、連接和數據重塑
- 為可重複的分析構造數據準備步驟
用於重複任務的函數式編程
- 使用迭代工具作為重複循環的替代方案
- 應用purrr中的map風格工作流
- 在重複任務中更安全地處理錯誤和缺失值
調試和提高性能
- 查找並修復腳本和函數中的常見編碼錯誤
- 使用R和RStudio中的實用調試技術
- 基準測試慢速代碼並進行針對性的性能改進
可復現報告和交流
- 使用R Markdown創建可復現的報告
- 使用ggplot2優化可視化輸出,實現更清晰的交流
- 準備分析結果以供業務或研究利益相關者分享
應用工作坊及後續步驟
- 在實踐練習中結合函數、數據工作流、調試和報告
- 回顧日常R工作的關鍵技術和常見模式
- 識別在R編程方面持續改進的後續步驟
最低要求
- 對核心R語法、數據類型、向量和數據框有紮實的理解
- 具備在R中編寫腳本及在RStudio中工作的經驗
- 具備中級R編程經驗,包括基本數據操作和繪圖
受眾
- 希望編寫更高效、可重用且易於維護的R代碼的數據分析師
- 需要更強有力的工作流進行分析、報告和協作的數據科學家
- 使用R進行實際數據工作的研究人員及技術專業人士
14 小時
客戶評論 (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
課程 - Advanced R
機器翻譯