Курс, присвячений отриманню структурованого контенту з веб-ресурсів для його подальшого аналізу
Для освоєння бази. Достатньо і одного пункту з нижче поданих, головне зрозуміти суть основних трьох типів даних
- вступний курс по базі R - https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r. Потрібна реєстрація, але саме цей курс повністю безкоштовний. Бажано пройти теми 1 (вступ), 2(вектори), 5(дата фрейми), 6(списки). Є ще також цей - https://campus.datacamp.com/courses/r-programming-with-swirl/.
- матеріал про типи даних - http://www.inp.nsk.su/~baldin/DataAnalysis/R/R-03-datatype.pdf. Зверніть увагу на вектори, талиці даних та списки.
- вікі-матеріал по основам основ R - https://ru.wikibooks.org/wiki/%D0%AF%D0%B7%D1%8B%D0%BA_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_R/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5#.D0.A2.D0.B8.D0.BF.D1.8B_.D0.B4.D0.B0.D0.BD.D0.BD.D1.8B.D1.85 Тут дуже лементарні зрозумілі приклади
- Окрема стаття про вектори в R - http://r-analytics.blogspot.com/2011/06/r_30.html#.WcFo4ROCxE4
- Окрема стаття про списки в R - http://r-analytics.blogspot.com/2011/07/r_13.html#.WcFpJROCxE4
- Окрема стаття про таблиці даних в R - http://r-analytics.blogspot.com/2011/07/r_22.html#.WcFphROCxE4
- Комбо - https://rforcats.net/. На цьому сайті на котиках розповідається про базові формати R + наш нещасний метод GET
Важливо зрозуміти сутність форматів даних в R. Це розуміння є запорукою того, що ми зможемо потім їх переконвертувати в найбільш зручний для аналізу формат!
З розумінням вектору ще, відчуваю, проблеми через шкільний курс математики і фізики. Там вектор має дещо інше значення. Наше розуміння вектору описане тут - https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Список - дерево даних (з різною кількістю гілочок різного розміру і цими гілочками в кінці-кінців, якщо повністю розгорнути дерево, є вектори). Дата фрейм - аналог таблички в Excel.