Plan Szkolenia
Cele
• Poznanie podstawowych zasad programowania w R.
• Zrozumienie podstawowych typów obiektów R.
• Zapoznanie się z indeksowaniem obiektów danych, strukturami sterującymi, zasięgiem i funkcjami.
• Zrozumienie, jak działa dispatch metod S3.
• Zapoznanie się z powszechnie używanymi funkcjami bazowymi do manipulacji danymi i obliczeń numerycznych.
Odbiorcy
Statystycy, programiści statystyczni, analitycy danych i data scientists, którzy chcą zdobyć solidne zrozumienie
podstawowych zasad języka R.
Słowa kluczowe
R, programowanie w R.
Instruktor
Szkolenie prowadzi ekspert z ponad 15-letnim doświadczeniem w programowaniu w R i analizie danych przy użyciu
R. Posiada tytuł inżyniera informatyki oraz magistra matematyki.
Treść
Dzień 1
Wprowadzenie do R
Krótki przegląd ekosystemu oprogramowania R oraz zintegrowanego środowiska programistycznego R, RStudio
(instalacja, uruchamianie, CRAN i pakiety). Wprowadzenie do podstawowych poleceń R, wiersz poleceń kontra
skrypty, historia poleceń, przestrzeń robocza i system pomocy.
Definicja języka R
1. Obiekty: podstawowe typy, atrybuty i złożone struktury danych (factor, matrix, 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; reguły recyklingu.
4. Indeksowanie wektorów, list i struktur wielowymiarowych.
5. Funkcje.
6. Struktury sterujące (instrukcje warunkowe i pętle).
7. Programowanie obiektowe: system klas R i mechanizm dispatch (klasy S3).
Dzień 2
Niezbędne elementy języka
1. Manipulacja danymi: sortowanie, porządkowanie, zliczanie wystąpień, wybieranie podzbiorów, łączenie i scalanie,
rodzina apply oraz replikacja.
2. Liczby: pułapki liczb zmiennoprzecinkowych, podstawowe funkcje matematyczne, zaokrąglanie, generowanie sekwencji, kombinatoryka,
próbkowanie i generowanie liczb losowych.
3. Statystyka: statystyki opisowe i tabele częstości.
4. Rozkłady prawdopodobieństwa: funkcje gęstości, dystrybuanty, funkcje kwantylowe oraz generowanie zmiennych losowych
dla standardowych rozkładów.
5. Tekst: ciągi znakowe i dopasowywanie wzorców.
Wymagania wstępne
Oprogramowanie
1. Sprzęt (minimum):
(a) procesor: nowoczesny procesor 2-rdzeniowy, 3GHz, 4MB pamięci podręcznej,
(b) RAM: 16GB,
(c) dysk: 20GB wolnego miejsca na partycji systemowej + dodatkowe 20GB wolnego miejsca na dowolnej partycji. Jest to
miejsce wymagane 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 składniki: base R, Rtools.
W przypadku systemu Linux należy zainstalować następujące składniki: R-core, R-devel i R-core-devel.
4. Środowisko RStudio IDE (https://docs.posit.co/ide/user/) - wersja bezpłatna.
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 prawem autorskim. Wszelkie prawa autorskie i prawa własności intelektualnej do niniejszej dokumentacji
stanowią wyłączną własność autora, który posiada prawa do kopiowania, modyfikacji, tłumaczenia, adaptacji lub
tworzenia dzieł pochodnych, w tym wszelkich ulepszeń lub rozwinięć. Autor ma wyłączne prawo do kopiowania, rozpowszechniania,
poprawiania, modyfikowania, rozwijania, licencjonowania, sublicencjonowania, sprzedaży, przenoszenia i cedowania niniejszego materiału. Żadna część tego dokumentu
nie może być powielana, przechowywana w systemie wyszukiwania, adaptowana ani udostępniana publicznie lub jakiejkolwiek stronie trzeciej
w jakiejkolwiek formie lub jakimikolwiek środkami 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 programowe do obliczeń statystycznych i grafiki,
wspierane przez R Core Team oraz R Foundation for Statistical Computing.
System R oferuje szeroki wachlarz technik statystycznych i graficznych, zapewniając dużą elastyczność
w analizie danych. Jest powszechnie używany przez statystyków i analityków danych, jest dostępny bezpłatnie i – podobnie jak wiele języków wysokiego poziomu – jest stosunkowo łatwy do nauczenia, a przy tym pozostaje potężny i ekspresyjny.
Opinie uczestników (2)
Dowiedzenie się, że QGIS to narzędzie, które może być używane przez innych różnych profesjonalistów, takich jak geodeci.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Szkolenie - QGIS for Geographic Information System
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Jak wykorzystać dane z otwartych satelitów do praktycznych zastosowań
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Szkolenie - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
