Готовы ли вы окунуться в захватывающий мир программирования на R? Независимо от того, являетесь ли вы новичком или просто хотите освежить свои навыки, это интерактивное руководство проведет вас через различные методы R, используя разговорный язык и практические примеры кода. Итак, пейте кофе, запускайте свой любимый редактор кода и приступайте!

1. Введение в R:
   Давайте начнем с краткого введения в R. R — это мощный язык программирования, широко используемый для статистических вычислений и анализа данных. Он известен своей обширной коллекцией пакетов и функций, упрощающих манипулирование и визуализацию данных.

2. Основные типы данных.
   В R вы встретите различные типы данных, такие как числовые, символьные, логические и коэффициентные. Мы рассмотрим, как объявлять переменные этих типов данных и манипулировать ими, включая выполнение арифметических операций и логических сравнений.

   Пример кода:

   age <- 25
   name <- "John Doe"
   is_student <- TRUE

3. Структуры управления.
   Структуры управления помогают вам контролировать ход выполнения вашей программы. Мы рассмотрим операторы if-else для условного ветвления, циклы for и while для повторяющихся задач и операторы переключения для различных возможностей.

   Пример кода:

   if (age >= 18) {
    print("You're an adult!")
   } else {
    print("You're a teenager!")
   }

4. Функции в R:
   Функции — это строительные блоки любого языка программирования. Мы рассмотрим, как определять и вызывать функции в R, а также передавать аргументы и возвращать значения. Мы также представим некоторые часто используемые встроенные функции.

   Пример кода:

   # Custom Function
   calculate_sum <- function(a, b) {
    return(a + b)
   }
   # Built-in Function
   max_value <- max(5, 10, 3)

5. Манипулирование данными с помощью dplyr:
   Пакет dplyr — популярный инструмент для манипулирования данными в R. Мы научимся использовать функции dplyr, такие как выбор, фильтрация, изменение и суммирование, для эффективной работы с данными. кадров и выполнять такие операции, как фильтрация строк, добавление столбцов и суммирование данных.

   Пример кода:

   library(dplyr)
   # Filter rows based on a condition
   filtered_data <- filter(data, age > 18)
   # Add a new column
   mutated_data <- mutate(data, bmi = weight / (height^2))

6. Визуализация данных с помощью ggplot2:
   Визуализация данных имеет решающее значение для получения ценной информации из ваших данных. Мы представим ggplot2 — универсальный пакет для создания красивых и информативных графиков. Мы рассмотрим основные концепции построения графиков и покажем, как создавать точечные диаграммы, гистограммы и гистограммы.

   Пример кода:

   library(ggplot2)
   # Create a scatter plot
   ggplot(data, aes(x = age, y = weight)) +
    geom_point()
   # Create a bar chart
   ggplot(data, aes(x = category, fill = gender)) +
    geom_bar()

К этому моменту у вас должен быть прочный фундамент программирования на R. Помните: практика ведет к совершенству, поэтому не стесняйтесь экспериментировать с разными примерами и изучать более сложные темы. Приятного кодирования!