RStudio手把手教学：Tidyverse数据科学入门

资源摘要信息:"data-science-tidy:Tistudio中为期两天的讲习班中的Tidyverse数据科学入门材料" 本次讲习班主要围绕Tidyverse数据科学在RStudio环境中的应用，由两位知名的数据科学专家Amelia McNamara和Hadley Wickham主讲。活动的时间是2020年1月27日至28日，每天从上午9点持续到下午5点。地点位于B广场的大堂层。 首先，本次讲习班是面向那些对R和RStudio完全新手或者是有意提高自身R编程技能的实践者。在两天的课程中，参与者将通过大量实践操作，掌握R和数据科学的基础知识，并学会使用RStudio的集成开发环境（IDE）。 讲习班的核心内容包括了以下几个方面： 1. R语言基础：参与者将学习R语言的基础知识，这是进行数据科学活动的前提条件。 2. 数据可视化：通过ggplot2包，学员将学习如何创建各种数据图表，例如散点图、线图、柱状图等。ggplot2是R中一个非常流行的可视化工具，它基于“图层”的方式构建图形，使得创建复杂的图形变得简单。 3. 数据转换和整理：使用dplyr和tidyr包进行数据操作。dplyr包提供了简单易用的函数，用于数据筛选、排序、分组和汇总等操作；tidyr包则帮助用户将数据集从宽格式转换为长格式，反之亦然，以适应不同的数据处理需求。 4. 特殊数据类型的理解：在处理数据时，经常会遇到需要额外处理的特殊数据类型，如字符串、因子（factor）以及日期和时间数据。stringr、forcats和lubridate包分别是针对字符串、因子、日期和时间进行操作的工具，它们提供了丰富的函数来简化这些特殊数据类型的处理。 5. 数据模型：通过扫帚（broom）包，参与者将了解如何将R中的模型输出整理成整洁的数据表格格式。broom包能够把模型输出中的信息转换成数据框，使得结果更加易于分析和可视化。 6. RMarkdown文档：在整个课程中，参与者需要处理RMarkdown文档。RMarkdown是一个文档编辑和报告生成工具，它允许用户将R代码和Markdown文本混合在一起，生成可重复的报告。这对于数据科学工作中的结果汇报和分析过程的记录非常重要。 7. 数据计算的最佳实践：除了具体的技术和工具之外，参与者还会学习到在进行数据计算时的最佳实践，包括代码的整洁性、可读性和可维护性，以及代码复用等。 通过本次讲习班的学习，参与者将能够熟练使用Tidyverse包在RStudio环境中完成数据科学工作流的所有步骤，从数据的导入、清洗、转换、可视化到建模和报告生成，为后续的数据分析工作打下坚实的基础。