R 课程大纲
基础入门
- R 语言简介和应用领域
- 安装 R 和 RStudio
- R 基本语法
- 数据类型和结构 (向量, 矩阵, 数据框, 列表)
- 变量赋值和基本运算
数据导入和导出
- 读取和写入 CSV 文件
- 读取 Excel 文件
- 数据库连接 (SQL)
- Web 数据抓取
数据处理和转换
- 数据清洗
- 缺失值处理
- 数据重塑 (reshape2 包)
- 数据合并和分组
数据可视化
- 基础图形函数
- ggplot2 包详解
- 交互式图表 (plotly)
- 地理数据可视化
统计分析基础
高级统计方法
- 方差分析 (ANOVA)
- 主成分分析 (PCA)
- 聚类分析
- 时间序列分析
机器学习
- 监督学习 (分类, 回归)
- 非监督学习 (聚类, 降维)
- 模型评估和选择
- 交叉验证
文本挖掘和自然语言处理
大数据处理
- data.table 包
- dplyr 和 tidyr 包
- 并行计算
- 大规模数据集处理策略
R Markdown 和报告生成
- R Markdown 基础
- 创建动态报告
- 交互式文档 (Shiny)
- 学术论文和演示文稿制作
函数编程
- 函数定义和调用
- 匿名函数和闭包
- 函数式编程概念
- 面向对象编程 (S3, S4 类)
包开发
- 创建 R 包
- 文档编写 (roxygen2)
- 单元测试 (testthat)
- 发布包到 CRAN
高性能 R 编程
- 代码优化技巧
- 向量化操作
- Rcpp 和 C++ 集成
- 并行计算 (parallel 包)
网络分析
空间数据分析
- sp 和 sf 包
- 空间数据处理
- 空间统计
- 地图制作
生物信息学应用
- Bioconductor 项目介绍
- 基因表达分析
- 序列分析
- 系统发育树构建
金融数据分析
- 时间序列建模
- 投资组合分析
- 风险管理
- 金融市场预测
Web 应用开发
- Shiny 应用开发
- 交互式仪表板
- 部署 Shiny 应用
项目实战
R 生态系统
- CRAN 和 Bioconductor
- R 用户社区和资源
- 持续学习和职业发展
