Introduction to R 2400-MIKRO-AIBF-IR

Kurs jest realizowany asynchronicznie za pośrednictwem internetowej platformy edukacyjnej i ma przygotować uczestników do korzystania z języka R podczas Szkoły Letniej SPINAKER. Jest przeznaczony zarówno dla osób początkujących, jak i dla uczestników, którzy mają już pewne doświadczenie w pracy z R, ale potrzebują odświeżyć lub usystematyzować swoją wiedzę. Kurs rozpoczyna się testem poziomującym, który pozwala uczestnikom ocenić aktualny poziom umiejętności oraz określić zakres pracy przygotowawczej, jaką powinni wykonać przed rozpoczęciem szkoły letniej.
Treści kursu zostały podzielone na 14 modułów, które stopniowo rozwijają wiedzę i umiejętności praktyczne uczestników. Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do języka R, programu RStudio oraz szerszego środowiska programistycznego, w tym podstawowych zasad działania R, wykonywania kodu i jego organizacji. Kolejne moduły przedstawiają najważniejsze typy i struktury danych wykorzystywane w R. Wektory, macierze i ramki danych (data frames) są omawiane krok po kroku, dzięki czemu uczestnicy mogą zrozumieć, w jaki sposób informacje są przechowywane, odczytywane i przekształcane.
Dalsze moduły koncentrują się na importowaniu danych z różnych źródeł oraz wykorzystywaniu R do podstawowych analiz statystycznych i modelowania. Uczestnicy uczą się wykonywać typowe operacje analityczne oraz interpretować strukturę i wyniki prostych procedur statystycznych. Dwa moduły poświęcono tworzeniu wykresów w bazowym systemie graficznym R – od podstawowych wykresów po bardziej zaawansowane formy wizualnej prezentacji danych.
Kurs wprowadza również pętle i funkcje jako narzędzia służące do organizowania kodu, ograniczania zbędnych powtórzeń oraz zwiększania efektywności procesów analitycznych. R Markdown jest przedstawiany jako środowisko umożliwiające przygotowywanie przejrzystych, reprodukowalnych i uporządkowanych raportów analitycznych, łączących kod, wyniki oraz wyjaśnienia w jednym dokumencie.
Ostatnia część kursu stanowi wprowadzenie do ekosystemu tidyverse, powszechnie wykorzystywanego jako standardowe podejście do współczesnego przetwarzania i analizowania danych w R. Uczestnicy poznają podstawowe zasady przekształcania, porządkowania i analizowania danych za pomocą narzędzi tidyverse. Kurs kończy się wprowadzeniem do zasad pisania czystego kodu, ze szczególnym uwzględnieniem czytelności, spójności, przejrzystości i reprodukowalności jako podstawowych elementów wysokiej jakości pracy analitycznej.
Każdy moduł obejmuje nagrany wykład, prezentację, skrypt R zawierający przykłady i ćwiczenia praktyczne oraz zadania do samodzielnego wykonania. Po zakończeniu każdego modułu uczestnicy rozwiązują krótki, podlegający ocenie quiz. Quizy można rozwiązywać wielokrotnie, a do oceny zapisywany jest najlepszy uzyskany wynik. Po ukończeniu modułów dydaktycznych uczestnicy wykonują końcowe studium przypadku z zakresu analizy danych, które pozwala im ocenić, na ile samodzielnie i swobodnie potrafią wykorzystać R do realizacji kompletnego zadania analitycznego.

Projekt Application of Artificial Intelligence in Business and Finance (nr BPI/SPI/2024/1/00078) realizowany przez Uniwersytet Warszawski w ramach programu Spinaker organizowanego przez Narodową Agencję Wymiany Akademickiej (w ramach projektu Wsparcie tworzenia i realizacji międzynarodowych programów kształcenia, finansowanego ze środków Funduszy Europejskich dla Rozwoju Społecznego 2021-2027).