哈佛大学数据科学课程辅导：R基础（R Basics）课程知识梳理

R基础（Data Science: R Basics）是哈佛大学数据科学专业证书课程的第一门课程，主要介绍R编程的基础知识。当你学习R来解决特定问题时，你可以更好地保留R，因此你将使用有关美国犯罪的真实世界数据集；将学习回答有关不同州犯罪差异的基本问题所需的R技能。以下是哈佛大学R基础课程知识的详细梳理。

一、哈佛大学R基础课程概述

哈佛大学R基础课程介绍R的函数和数据类型，然后解决如何对向量进行作以及何时使用排序等高级函数。你将学习如何应用“if-else”和“for循环”命令等常规编程功能，以及如何整理、分析和可视化数据。

你不会涵盖可能需要的所有R技能，而是为本系列后面更深入的课程做好准备，该课程将在其中涵盖概率、推理、回归和机器学习等概念。

该课程帮助你培养技能，包括R编程、使用dplyr进行数据整理、使用ggplot2进行数据可视化、使用UNIX/Linux进行文件组织、使用git和GitHub进行版本控制以及使用RStudio进行可重复的文档准备。

对熟练数据科学从业者的需求正在迅速增长，本系列内容帮助你应对现实世界的数据分析挑战。

二、哈佛大学R基础课程主要学什么？

学习要点：

▸基本R语法

▸基础R编程概念，例如数据类型、向量算术和索引

▸如何在R中执行作，包括排序、使用dplyr进行数据整理和制作绘图

培养技能：

▸数据分析

▸数据科学

▸数据可视化

▸数据整理

▸文件准备

▸Dplyr

▸文件组织

▸ggplot2

▸Git（版本控制系统）

▸Github

▸Linux

▸机器学习

▸概率

▸R（编程语言）

▸RStudio

▸排序

▸Unix

▸版本控制

以上是哈佛大学数据科学：R基础（R Basics）课程知识梳理，通过学习这门课程，你将在R中打下基础，并学习如何整理、分析和可视化数据。

如果同学们在课程学习过程中遇到难题，比如上课听不懂、进度跟不上、课程知识点掌握不牢固等等，可以选择考而思在线哈佛大学课程辅导服务，我们的经验丰富的美国数据科学辅导导师，将根据你的学习进度和辅导需求量身定制R基础课程学习计划，帮你巩固基础知识、掌握课程重难点，提升课程学习效果和GPA成绩！