cOdynnCourses
Coding ChallengesChallenge Sets
cOdynn
cOdynn
HomeCoursesResources
Blogs

Compiler

HTML, CSS & JSPHP EnvironmentLuaQbasicPythonDartRustR LanguageView All

Codynn Labs

PortfolioMini ProjectsLanding PageGamesUtilities and ToolsUI ComponentsClone/InspiredLearnSnipsAcademyView All

Codynn Snippet

Lua SnippetsQbasic SnippetPython SnippetView All

Merch

Codynn DiaryHoodieView All

Resources

QuestionsAlgorithmsData StructureScriptsVideosInterview QuestionsDocumentationBlogsView All

Download the Codynn app.

Get it on Google Play
Codynn Mobile App
Codynn AcademyCodynn EducationCodynn Careers
HomeCoursesChallengesLabs
COURSES
  • c
  • c#
  • c++
  • clojure
  • elixir
  • go
  • haskell
  • javascript
  • kotlin
  • lua
  • python
  • qbasic
  • rust
  • scala
  • zig
CHALLENGES
  • C ++ Challenges
  • Java Challenges
  • JavaScript Challenges
  • Kotlin Challenges
  • Lua Challenges
  • Python Challenges
  • Rust Challenges
  • Swift Challenges
RESOURCES
  • Algorithms
  • Blogs
  • CodynnLabs
  • Data Structures
  • Documentation
  • Games
  • Interview Questions
  • Questions
  • Scripts
  • Videos
COMPANY
  • About Us
  • Careers
  • Codynn Academy
  • Codynn Launch Pad
  • Challenges VS Extension
  • Contact Us
POPULAR COURSES
  • Lua Course for Beginners
  • Introduction to QBasic
  • Rust Programming Course for Beginners
  • R Programming
  • Getting Started with Go
  • Master the Basics of Haskell
  • Intro to C# for Beginners – Game Dev Edition
  • TypeScript: Basics
  • Python From Scratch
  • C++ for Beginners
POPULAR CHALLENGES
  • 45 Days Basic Programming Challenges
  • Introduction to OOP: Basic Questions and Concepts
  • Conditional Statements: Mini Challenge
  • Matrix Operations: Mini Challenge
  • Loops: Mini Challenge
  • Basic String Handling: Mini Challenge
  • Searching Algorithm: Mini Challenge
  • Sorting Algorithm: Mini Challenge
  • Conditional Loops: Mini Challenge
  • Error Handling and Debugging: Mini Challenge
Logo
Codynn

A Product of VOID NEPAL © Codynn 2026

R Программирование

Этот курс охватывает основы R, популярного языка для анализа данных и статистики Вы начнете с понимания синтаксиса R, включая переменные, типы данных и основные операторы . Курс вводит основные структуры данных, такие как векторы, списки, кадры данных и матрицы. Вы также узнаете, как писать простые функции и выполнять основные операции с данными. К концу вы будете довольны основами R, заложив прочную основу для более продвинутого анализа данных и статистической работы.

Get Started!
0Codynn Coins logo

Course Details

Language

R

Duration

1 Week

Difficulty:

easy

Category

Programming

Certificate

Yes

Skills You'll Gain

  • Basics of R

Requirements

  • Will to kick-start Programming in R
01

Введение в R & Настройка окружающей среды

3 Chapters - 0/3 Completed

Что такое R? Почему он популярен?

Настройка R & RStudio

Написание первой R-программы

02

Основные типы синтаксиса и данных в R s

3 Chapters - 0/3 Completed

Понимание переменных и назначений в R

Понимание типов данных в R

Математический и логический Операции в R

03

Векторы, матрицы, списки и рамки данных в R s

4 Chapters - 0/4 Completed

Понимание векторов в R

Матрица в R

Список в R

Карты данных в R

04

Структуры управления - условные заявления и петли в R

3 Chapters - 0/3 Completed

Условные высказывания (если, то, если) в R

Петли в R (для, в то время, повторение)

Векторизованные альтернативы (быстрее, чем петли!)

05

Функции и применение семьи в R s

3 Chapters - 0/3 Completed

Понимание функций в R

Функции приложения в R (apply(), lapply(), sapply(), tapply())

Написание эффективного кода с функциями и приложениями

06

Манипулирование данными с помощью dplyr & Tidyverse в R

4 Chapters - 0/4 Completed

Обсуждение dplyr & Tidyverse

Основные функции dplyr

Группировка и суммирование Данные

Лучшие практики для больших наборов данных

07

Визуализация данных с помощью ggplot2 в R

4 Chapters - 0/4 Completed

Введение в ggplot2 и грамматику графики

Создание различных типов сюжетов

Настройка сюжетов с темами и ярлыками

Faceting & Interactive Заговоры

08

Статистический анализ в R

3 Chapters - 0/3 Completed

Описательная статистика в R

Инференциальная статистика и гипотеза Испытание

Регрессионный анализ в R

09

Машинное обучение в R

5 Chapters - 0/5 Completed

Введение в машинное обучение в R

Регрессионные модели в R

Классификация моделей в R

Кластеризация в R (неконтролируемое обучение)

Оценка эффективности модели

10

Полный научный проект в R - Гранд Финал!

6 Chapters - 0/6 Completed

Обзор проекта: Прогноз клиентского чурна

Загрузка и исследование данных

Анализ исследовательских данных (EDA)

Обучение модели машинного обучения

Оценка эффективности модели

Разработка бизнес-рекомендаций

No reviews yet

Similar Courses

More R courses
R Programming
Programming
Beginner

R Programming

This course covers the basics of R, a popular language for data analysis and statistics. You’ll start with understanding R’s syntax, including variables, data types, and basic operators. The course introduces essential data structures like vectors, lists, data frames, and matrices. You’ll also learn how to write simple functions and perform basic operations on data. By the end, you’ll be comfortable with the fundamentals of R, setting a solid foundation for more advanced data analysis and statistical work.

Approximately 2–3 weeks (with regular practice).
Free
Data Structures in R
Programming
Beginner

Data Structures in R

This course provides a hands-on exploration of fundamental data structures in R, focusing on vectors, matrices, lists, data frames, and tibbles. You will learn how to manipulate, analyze, and organize data effectively, preparing you to build real-world applications. By the end of the course, you will implement a basic inventory management system using data frames, gaining experience in data handling and practical problem-solving with R.

7 days
c85
Data Manipulation with R
Programming
Intermediate

Data Manipulation with R

This course focuses on data manipulation with R, teaching you how to efficiently clean, transform, and organize data. You’ll learn how to work with packages like dplyr and tidyr for tasks such as filtering, selecting, grouping, and summarizing data. The course covers techniques like reshaping data, handling missing values, and merging datasets. You’ll also explore the power of pipes (%>%) for more readable and streamlined code. By the end, you'll be able to manipulate and prepare data for analysis with ease, using R's robust data manipulation tools.

Approximately 1–2 weeks (with practical exercises).
c85
Working with Data in R
Programming
Intermediate

Working with Data in R

In this course, learners will gain practical experience in reading and writing data in multiple formats (CSV, Excel, JSON) and working with APIs. The main goal is to help students understand how to interact with various data sources, clean the data, and save it in different formats, ultimately building a flexible data pipeline in R.

7 days
c85