Plan Szkolenia
Cele
• Poznanie podstawowych zasad programowania w R.
• Zrozumienie podstawowych typów obiektów w R.
• Zapoznanie się z indeksowaniem obiektów danych, strukturami kontrolnymi, zakresami oraz funkcjami.
• Zrozumienie działania mechanizmu dispatchowania metod S3.
• Zapoznanie się z często używanymi funkcjami bazowymi do manipulacji danymi i obliczeń numerycznych.
Grupa docelowa
Statystycy, programiści statystyczni, naukowcy zajmujący się danymi oraz analitycy, którzy chcą zdobyć solidne zrozumienie
podstawowych zasad języka R.
Słowa kluczowe
R, programowanie w R.
Prowadzący
Szkolenie prowadzi ekspert z ponad 15-letnim doświadczeniem w programowaniu w R i analizie danych przy użyciu
R. Posiada tytuł inżyniera w dziedzinie informatyki oraz magistra w dziedzinie matematyki.
Treść
Dzień 1
Wprowadzenie do R
Krótki przegląd ekosystemu oprogramowania R oraz zintegrowanego środowiska programistycznego RStudio
(instalacja, uruchamianie, CRAN i pakiety). Wprowadzenie do podstawowych poleceń R, porównanie linii poleceń ze skryptami, historia poleceń, przestrzeń robocza i system pomocy.
Definicja języka R
1. Obiekty: podstawowe typy, atrybuty i złożone struktury danych (czynnik, macierz, data.frame).
2. Wartości skończone, nieskończone i NaN; brakujące dane (NA) i obiekty NULL.
3. Podstawowe operacje na wektorach atomowych: operatory arytmetyczne, logiczne i relacyjne; zasady recyklingu.
4. Indeksowanie wektorów, list i struktur wielowymiarowych.
5. Funkcje.
6. Struktury kontrolne (warunki i pętle).
7. Programowanie obiektowe: system klas R i mechanizm dispatchowania (klasy S3).
Dzień 2
Podstawy języka
1. Manipulacja danymi: sortowanie, porządkowanie, zliczanie wystąpień, podział, łączenie i scalanie, rodzina funkcji
apply oraz replikacja.
2. Liczby: pułapki liczb zmiennoprzecinkowych, podstawowe funkcje matematyczne, zaokrąglanie, generowanie ciągów, kombinatoryka,
próbkowanie i generowanie liczb losowych.
3. Statystyka: statystyki opisowe i tabele częstotliwości.
4. Rozkłady prawdopodobieństwa: funkcje gęstości, dystrybuanty, kwantyle oraz generowanie zmiennych losowych
dla standardowych rozkładów.
5. Tekst: ciągi znaków i dopasowywanie wzorców.
Wymagania
Oprogramowanie
1. Sprzęt (minimum):
(a) procesor: nowoczesny procesor 2-rdzeniowy, 3GHz, 4MB pamięci podręcznej,
(b) RAM: 16GB,
(c) dysk: 20GB wolnej przestrzeni na partycji systemowej + dodatkowe 20GB wolnej przestrzeni na dowolnej partycji. To
jest przestrzeń przed instalacją dodatkowego oprogramowania związanego z R, wymienionego poniżej.
2. System operacyjny: MS Windows lub Linux (preferowany) Fedora, Redhat lub CentOS.
3. R (https://cran.r-project.org/mirrors.html).
W przypadku systemu MS Windows należy zainstalować następujące komponenty: podstawowe R, Rtools.
W przypadku systemu Linux należy zainstalować następujące komponenty: R-core, R-devel oraz R-core-devel.
4. Środowisko IDE RStudio (https://posit.co/download/rstudio-desktop/) — wersja darmowa.
5. Pakiety R: "rlang", "lobstr", "ggplot2", "dplyr", "reshape2".
Wszystkie aplikacje powinny być w najnowszych stabilnych dostępnych wersjach.
Copyright ©2026 Wojciech Wójciak. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Niniejszy dokument jest chroniony prawami autorskimi. Wszystkie prawa autorskie i prawa własności intelektualnej dotyczące tej dokumentacji
są wyłączną własnością autora, który posiada prawa do kopiowania, modyfikacji, tłumaczenia, adaptacji lub
tworzenia pochodnych, w tym wszelkich ulepszeń lub rozwinięć. Autor ma wyłączne prawo do kopiowania, dystrybucji,
modyfikacji, rozwoju, licencjonowania, sublicencjonowania, sprzedaży, przenoszenia i przekazywania tego materiału. Żadna część tego dokumentu
nie może być powielana, przechowywana w systemie przechowywania danych, adaptowana lub udostępniana publicznie lub jakiejkolwiek stronie trzeciej
w jakiejkolwiek formie lub w jakikolwiek sposób bez uprzedniej pisemnej zgody właściciela.
Wymagania
Ten dwudniowy kurs wprowadza uczestników w podstawowe zasady programowania w R oraz definicję języka.
R to język programowania i darmowe środowisko do obliczeń statystycznych i graficznych,
wspierane przez Zespół R Core oraz Fundację R do Obliczeń Statystycznych.
System R oferuje szeroki zakres technik statystycznych i graficznych, zapewniając dużą elastyczność w
analizie danych. Jest powszechnie używany przez statystyków i analityków danych, jest darmowy i — podobnie jak wiele języków wysokiego poziomu — stosunkowo łatwy do nauki, pozostając jednocześnie potężnym i ekspresyjnym.
Opinie uczestników (3)
Wykonywanie ćwiczeń
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Szkolenie - QGIS for Geographic Information System
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Praktyczne przykłady pozwoliły nam otrzymać rzeczywiste wrażenie, jak program działa. Dobre wyjaśnienia i integracja teoretycznych koncepcji oraz ich zastosowania w praktyce.
Ian - Archeoworks Inc.
Szkolenie - ArcGIS Fundamentals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Całość szkolenia. Przygotowanie trenera, sposób komunikacji, przygotowane ćwiczenia. Wszystko top
