R Fundamentals

In de wereld van data science sta je voor de vraag: "Moet ik R leren, of moet ik beginnen met Python?". R is een open-source programmeertaal en softwareomgeving die veel wordt gebruikt voor statistische berekeningen en datamining. Het wordt vaak gebruikt door onderzoekers, academische wetenschappers en bedrijven voor hun data-analyse en statistische modellering.

Deze cursus helpt je op weg met R, van de basisprincipes tot enkele geavanceerde functies. Je leert werken met variabelen, data types zoals vectors, matrices, en data frames, conditionals en loops om de flow van je programma te regelen, en het selecteren van data en toepassen van functies. Je krijgt ook een overzicht van handige functies en packages, en leert hoe je grafieken en visualisaties kunt maken in R.

R is een krachtig instrument voor data-analyse en statistische modellering, en met deze cursus leer je hoe je het kunt gebruiken om jouw data-analysevaardigheden naar een hoger niveau te tillen. Of je nu een beginner bent die nieuwsgierig is naar R, of al enige ervaring hebt met een andere programmeertaal, deze cursus zal je helpen om vertrouwd te raken met R en de voordelen ervan te ontdekken.

Vaardigheden:

• Installeren van R en RStudio

• Variabelen aanmaken en waarden toewijzen

• Gebruik van packages en functies

• Werken met de belangrijkste data types in R: vectors, matrices, factors, lists en data frames

• Gebruik van conditionals en loops

• Selecteren van data en toepassen van functies

• Toepassen van nuttige utilities, zoals patroonherkenning, datumfuncties en data cleaning functies

• Tekenen van grafieken en visualisaties in R

Kennis:

• Begrip van de belangrijkste data types in R en hun eigenschappen

• Kennis van conditionals en loops en hun toepassingen

• Kennis van het selecteren van data en toepassen van functies

• Kennis van nuttige utilities en hun toepassingen

• Kennis van het tekenen van grafieken en visualisaties in R

Attitude:

• Vertrouwd raken met R en het gebruik van RStudio als geïntegreerde ontwikkelomgeving

• Vertrouwen opbouwen in het werken met verschillende data types en het toepassen van conditionals en loops

• Een proactieve houding ten opzichte van het gebruik van nuttige utilities om data te manipuleren en visualisaties te maken

1. Introductie: overzicht van R en installatie van R en RStudio

2. Werken met variabelen: uitleg over de verschillende primitive types en hoe waarden aan variabelen kunnen worden toegewezen en berekend

3. Functies en packages: een overzicht van enkele handige functies en uitleg over het gebruik van packages

4. Belangrijkste data types in R:

   • Vectors: een verzameling van elementen van hetzelfde type

   • Matrices: een tweedimensionale verzameling van elementen van hetzelfde type, gerangschikt in een vast aantal rijen en kolommen

   • Factors: vergelijkbaar met vectors, maar hebben ook levels, een lijst van de verschillende waarden in de vector

   • Lists: vectors die andere objecten bevatten, en kunnen worden gebruikt om één of meer objecten met verschillende eigenschappen op te slaan

   • Data frames: een tabel met kolommen van verschillende types, met observaties als rijen en variabelen als kolommen

5. Conditionals en loops: uitleg over het gebruik van conditionals om de controle over de flow van het programma te regelen en verschillende soorten loops om delen van het script te herhalen

6. Functies voor het selecteren van data en toepassen van functies: uitleg over hoe data van een collectie kunnen worden geselecteerd en hoe de apply-functie kan worden gebruikt om een specifieke functie toe te passen op elke rij of kolom van een R-object

7. Nuttige utilities: functies voor patroonherkenning, datumfuncties en data cleaning functies

8. Visualisaties: uitleg over het tekenen van grafieken en visualisaties in R

• Nederlands of Engels

• Standaardduur: 2 dagen