Zaawansowane programowanie w R 2400-ZEWW751
Program R-CRAN jest obecnie jednym z najpopularniejszych programów do statystycznej i ekonometrycznej analizy danych. Jego siłą jest darmowość (licencja pozwala na wykorzystywanie programu bezpłatnie także w zastosowaniach komercyjnych), wszechstronność (stale tworzone są nowe pakiety zawierające procedury statystyczne wykorzystywane w m. in. analizach ekonometrycznych, psychometrycznych, socjologicznych, geologicznych pogodowych czy biomedycznych) oraz olbrzymia społeczność użytkowników współtworząca nowe pakiety i wspierająca się nawzajem za pośrednictwem internetowych forów. R jest również najlepszym obecnie programem do wizualizacji danych.
Kurs jest przeznaczony dla osób, które znają program R, chcą się w nim specjalizować oraz chcą opanować zaawansowane metody programowania w tym środowisku by następnie wykorzystywać je w analizach ilościowych. Biegłe posługiwanie się tym programem wymaga poznania specjalistycznego języka poleceń, który jest językiem programistycznym.
Szczegółowa tematyka kursu:
• R jako język obiektowy – przegląd obiektów, ich metod i właściwości, tworzenie własnych obiektów, programowanie obiektowe w R
• R jako język funkcyjny – pisanie własnych funkcji, wykorzystanie pętli i przetwarzania warunkowego, tworzenie nowych metod dla istniejących funkcji
• Analiza złożoności czasowej kodu (profilowanie), efektywne alternatywy dla pętli (m.in. rodzina funkcji apply())
• Narzędzia do debugowania kodu (w tym funkcji), programowanie defensywne, optymalizacja algorytmów w programie R – benchmarking, profilowanie, zarządzanie pamięcią
• Przetwarzanie równoległe
• Metaprogramowanie w R (niestandardowa ewaluacja kodu, makra w R, wyrażenia w R, języki dziedzinowe w R)
• Wykorzystanie elementów języka C++ w R (Rcpp i inne)
• Tworzenie własnych pakietów w R i ich testowanie, tworzenie dokumentacji pakietów
• Automatyzacja wykonywania skryptów i raportów (R Markdown)
• Zaawansowana wizualizacja z wykorzystaniem ggplot
Rodzaj przedmiotu
Efekty kształcenia
WIEDZA
1) Student po zakończeniu kursu zna Uczestnik zna sposoby wykorzystania języka programowania R do optymalizacji procedur ilościowej analizy danych
2) Będzie posiadał uporządkowaną wiedzę na temat technik pisania kodu programistycznego w programie R
3) Uczestnik zna możliwości aplikacyjne programowania w R w ilościowej analizie danych
UMIEJĘTNOŚCI
1) Student potrafi wybrać optymalne rozwiązanie
2) Uczestnik ma wprawę w pracy z danymi statystycznymi za pomocą pakietu R, potrafi automatyzować i optymalizować procesy przetwarzania danych
3) Student potrafi projektować i pisać zaawansowane procedury i funkcje w programie R
KOMPETENCJE SPOŁECZNE
1) Uczestnik rozumie, że biegłe posługiwanie się programem R wymaga ciągłego poznawania tego pakietu i doskonalenia warsztatu
2) Student ma świadomość, że program R wraz z pakietami dodatkowymi jest nieustannie rozwijany i oferuje z czasem nowe możliwości
3) Uczestnik zdaje sobie sprawę, że program R jest uniwersalnym narzędziem i może być wykorzystywany w obliczeniach w różnych dziedzinach wiedzy oraz, że kurs daje podstawy do samodzielnego poszukiwania takich dostosowań.
Studenci, którzy ukończą kurs z ocenami co najmniej dobrymi, będą znali program na poziomie biegłym, co będzie stanowić cenną pozycję w CV i jasny sygnał dla pracodawców o wysokich umiejętnościach analitycznych.
SU05, SU06, SK01, SK03, SU04, SU03, SU02, SU01, SW03, SW02, SW01, SW04, SW05, SK02, SK04
Kryteria oceniania
Na końcową ocenę składają się:
• punkty za rozwiązane zadania wykonywane w ramach pracy własnej na zajęciach i pracy domowej (30 punktów),
• punkty za przygotowanie projektu semestralnego (70 punktów),
• dodatkowe punkty za aktywność.
Oceny:
Punkty Ocena
[0-60] ndst
(60-70] Dst
(70-80] dst +
(80-90] Db
(90-100] db +
(100-110] Bdb
>110 bdb !
Literatura
- materiały własne
Literatura obowiązkowa:
- Biecek P., 2017, Przewodnik po pakiecie R, wydanie 4, Oficyna Wydawnicza GIS, Wrocław
- Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P., (red), 2016, Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, wydanie 2,Warszawa
- Wickham, Hadley. Advanced R. CRC Press, 2014.
- Gillespie, Colin i Lovelace, Robin (2016), Efficient R programming, O’Reilly Media, Inc.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: