Kursuse eesmärk on anda osalejatele vajalikud oskused ja teadmised R-i iseseisvaks kasutamiseks.

The aim of the course is to give the participants everything necessary to be able to independently work in R.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- töötab R-is ja RStudios;
- kirjutab funktsioone R-is;
- mõistab ggplot2 paketi graafika süntaksi kontseptsioone;
- mõistab andmete puhastamise kontseptsioone;
- filtreerib andmeid ja grupeerib neid paketi dplyr abil;
- raporteerib tulemusi RMarkdown/Quarto abil.

After completing the course the student:
- works in R and RStudio;
- writes functions in R;
- understands the concept of grammar of graphics and works with ggplot2;
- understands the concept of tidy data and converts data between long and wide format;
- filters data and summarizes it by groups with dplyr;
- has minimum necessary understanding of RMarkdown/Quarto.

R on üks juhtivamaid ja võimsamaid andmeanalüüsi tööriistu, kuid selle õppimisega alustamine võib olla raske. Sissejuhatav kursus aitab üliõpilastel üle saada raskeimast, kattes kõik vajaliku, et R-iga tööd alustada. Kursusel läbitakse kaasaegne töövoog R-is kasutades pakette dplyr andmete puhastamiseks, tehakse graafikuid andmete esmaseks vaatluseks ja hilisemaks avaldamiseks ning antakse ülevaade Rmarkdown/Qarto võimalustest erinevat tüüpi failide kujundamisel ning analüüsi tulemuste raporteerimisel.

R is one of the leading and most powerful tools for data analysis, but it is considered to have a rather steep initial learning curve. This introductory course helps you over the hardest part, covering everything necessary to get started with R. We will also go through the modern workflow in R using dplyr for data wrangling, grammar of graphics for both exploratory and publication-ready data visualization and give a basic overview of Rmarkdown/Quarto, which helps to integrate the statistical analysis in report-writing.

Kursusetöö

Course work

Moodle'is antud materjalide õppimine ja ülesannete täitmine.

Learning the materials handed out during the lecture.

Garrett Grolemund, Hadley Wickham. R for Data Science, O’Reilly.

-