R is a free and open-source package for statistical analysis that is widely used in the social, health, physical, and computational sciences. Researchers gravitate to R because it is powerful, flexible, and has excellent graphics capabilities. It also has a large and rapidly growing community of users.
R은 사회, 건강, 물리 및 계산 과학에서 널리 사용되는 통계 분석을 위한 무료 오픈 소스 패키지입니다. 연구원들은 R이 강력하고 유연하며 뛰어난 그래픽 기능을 가지고 있기 때문에 R에 끌립니다. 또한 빠르게 성장하는 대규모 사용자 커뮤니티가 있습니다.
This course is designed as an introduction to R for those who are looking to use R for applied statistical tasks. Topics include data coding and management as well how to perform basic descriptive, bivariate, and multivariate analyses. We will also address the fundamentals of programming in R, using plots to explore data, and how R can simplify the process of exporting the results from statistical analyses. Time permitting, we can also discuss other topics of interest to course participants. To be clear, this course does not teach the principles of data management or statistical analysis. Instead, it assumes prior knowledge of these topics and focuses on explaining how they can be implemented in R.
이 과정은 응용 통계 작업에 R을 사용하려는 사람들을 위해 R에 대한 소개로 설계되었습니다. 주제에는 데이터 코딩 및 관리와 기본 기술, 이변량 및 다변량 분석을 수행하는 방법이 포함됩니다. 또한 플롯을 사용하여 데이터를 탐색하고 R이 통계 분석에서 결과를 내보내는 프로세스를 단순화할 수 있는 방법을 사용하여 R 프로그래밍의 기본 사항을 다룰 것입니다. 시간이 허락하는 한 우리는 코스 참가자들이 관심을 가질 만한 다른 주제에 대해서도 논의할 수 있습니다. 분명히, 이 과정은 데이터 관리 또는 통계 분석의 원리를 가르치지 않습니다. 대신 이러한 주제에 대한 사전 지식을 가정하고 R에서 구현하는 방법을 설명하는 데 중점을 둡니다.
Starting August 24, we are offering this seminar as a 4-day synchronous*, remote workshop. Each day will consist of a 3-hour live lecture held via the free video-conferencing softwareZoom. You are encouraged to join the lecture live, but will have the opportunity to view the recorded session later if you are unable to attend at the scheduled time.
8월 24일부터 이 세미나를 4일 동기* 원격 워크샵으로 제공합니다. 매일 무료 화상 회의 소프트웨어 Zoom을 통해 3시간 동안 진행되는 라이브 강의로 구성됩니다. 라이브 강의에 참여하는 것이 좋지만, 예정된 시간에 참석할 수 없는 경우 녹화된 세션을 나중에 볼 수 있는 기회가 있습니다.
Each lecture session will conclude with a hands-on exercise reviewing the content covered, to be completed on your own. An additional lab session will be held Monday and Wednesday afternoons, where you can review the exercise results with the instructor and ask any questions.
각 강의 세션은 스스로 완료해야 하는 내용을 검토하는 실습으로 마무리됩니다. 월요일과 수요일 오후에 추가 실습 세션이 열리며 강사와 함께 실습 결과를 검토하고 질문할 수 있습니다.
*We understand that scheduling is difficult during this unpredictable time. If you prefer, you may take all or part of the course asynchronously. The video recordings will be made available within 24 hours of each session and will be accessible for four weeks after the seminar, meaning that you will get all of the class content and discussions even if you cannot participate synchronously.
*이 예측할 수없는 시간 동안 일정이 어려운 것을 이해합니다. 원하는 경우 과정의 전체 또는 일부를 비동기식으로 수강할 수 있습니다. 비디오 녹화는 각 세션의 24시간 이내에 제공되며 세미나 후 4주 동안 액세스할 수 있습니다.
Reviews of Statistics with R(R을 사용한 통계 검토)
“This course was comprehensive and more than just an introduction course. With perfect pace, this course teaches you how R handles data, how to examine data, how to analyze data (using basic analyses), how to use functional coding, and how to maximize your efficiency with R. I learned far more about R in these three days than I have learned through any other means for any period of time. Dr. Miles is fantastic. It is truly worth every cent and more.”
“이 과정은 포괄적이고 단순한 소개 과정이 아닙니다. 이 과정은 완벽한 속도로 R이 데이터를 처리하는 방법, 데이터를 검사하는 방법, 데이터를 분석하는 방법(기본 분석 사용), 기능 코딩을 사용하는 방법, R을 사용하여 효율성을 극대화하는 방법을 알려줍니다. 이 3일 동안 내가 다른 어떤 방법으로든 배운 것보다 더 많이 배웠습니다. Dr. Miles는 훌륭합니다. 그것은 정말로 모든 센트 이상의 가치가 있습니다.”
Logan A. Yelderman, Prairie View A&M University
Logan A. Yelderman, Prairie View A&M 대학교
“This is one of the best introductory programming courses I’ve taken. The instruction was clear and well-organized. The instructor was great at teaching and providing super clear directions/explanations on what can be a complicated program to understand. I’ve found R difficult to grasp before this course and now feel I have a foundational understanding of R programming. The instructor is great at assisting students with questions and incorporating in-class exercises to break up the lecture and apply the skills you’ve learned or see what’s still tripping you up.”
“이번 강의는 내가 수강한 최고의 입문 프로그램 과정 중 하나야. 그 지시는 분명하고 잘 짜여져 있었다. 강사는 이해하기 어려운 프로그램이 될 수 있는 것에 대한 매우 명확한 방향/설명을 가르치고 제공하는 데 능숙했다. 나는 이 과정 이전에 R을 파악하기가 어렵다는 것을 알았고, 이제 R 프로그래밍에 대한 기초적인 이해를 갖게 되었다고 느낀다. 강사는 학생들의 질문을 돕고 강의를 중단하고 배운 기술을 적용하거나 여전히 여러분을 혼란스럽게 하는 것을 보는 데 능숙합니다." Larisa Burke, University of Illinois at Chicago
시카고 일리노이 대학교의 라리사 버크
“Extremely helpful course for people who have no experience in using R. The course is well-paced and covers a wide range of functions and topics. I gained a lot of confidence through exercises in the course and feel more ready to take on projects.”
“R을사용한경험이 없는 사람들에게는 아주도움이 되는 과정입니다. 이 과정은잘진행되어있으며다양한기능과주제를다루고 있습니다.나는 그 과정에서운동을 통해 많은자신감을 얻었고 프로젝트를맡을준비가더되었다고 느낀다.
Silvia Li, McMaster University
실비아 리, 맥마스터 대학
“I am competent with statistics but have had only a tangential experience with R. This course was a great introduction to the program and gave me a foundation on which to build and begin increasing my productivity.”
저는 통계에 능숙하지만 R에 대한 실질적인 경험만 가지고 있습니다. 이 과정은 프로그램에 대한 훌륭한 소개였으며 생산성을 높이고 시작하는 토대를 제공했습니다."
Stanley Gehrt, Ohio State University
스탠리 게르트, 오하이오 주립대학교
“Andrew was very helpful and knowledgeable. He was patient and very good at answering questions. I had no knowledge of R prior to taking this course, and now I am confident that I can use it for my course and research (of course, with more practice at home). The textbook was also excellent.”
“Andrew는 매우 도움이 되었고 지식이 풍부했습니다. 그는 참을성이 있었고 질문에 잘 대답했습니다. 나는 이 과정을 수강하기 전에 R에 대한 지식이 없었고, 이제는 과정과 연구에 R을 사용할 수 있다고 확신합니다(물론 집에서 더 많은 연습을 통해). 교재도 훌륭했습니다.”
Aki Roberts, University of Wisconsin, Milwaukee
밀워키 위스콘신 대학교 아키 로버츠
“This is a great course for learning the basics of R. I took this course after completing a few doctorate-level epi & stats courses. This helped to put many things into perspective. It will also help with my research and dissertation.”
“이 강의는 R의 기초를 배우는 훌륭한 과정입니다. 박사 학위 수준의 에피 앤 통계 과정을 몇 개 마친 후 이 과정을 수강했습니다. 이것은 많은 것들을 관점에 두는 데 도움이 되었다. 그것은 또한 나의 연구와 논문에도 도움이 될 것이다."
Daryle M. Blackstock, City University of New York
뉴욕 시립대학교 데릴 M. 블랙스톡
“This course has given me the confidence to start using R. I have taken several R courses online but because of competing priorities in the office, I couldn’t dedicate enough time to them or couldn’t even understand them. It was great to have a classroom setting with individual attention. The exercises really help to reinforce the knowledge.”
이 과정은나에게R을사용하기시작할자신감을 주었다. 나는온라인으로여러개의R강좌를수강했지만, 사무실에서경쟁적인우선순위 때문에, 나는 그들에게충분한시간을할애할 수 없었거나심지어이해할 수 없었다. 개인별주의가 담긴 교실환경이있어서좋았다.그 훈련은지식을강화하는 데 정말 도움이 된다."
Brad Wohler, Florida Cancer Data
브래드 울러, 플로리다 암 데이터
“I had been using R but found the syntax very frustrating and the existing documentation very unhelpful. This was a two-day “safari” through a slew of useful tasks, guided by an expert user. I feel infinitely more comfortable with R now!”
"R을 사용해 왔지만 구문이 매우 답답하고 기존 문서가 매우 도움이 되지 않는다는 것을 알게 되었다. 이것은 전문가 사용자가 안내하는 유용한 작업들을 통해 이틀간의 "사파리"였다. 지금 R이 훨씬 편해졌어!”
Rita McGill, University of Chicago
시카고 대학교 리타 맥길
“A good basic course in R. The instructor was super helpful and really good at explaining complex ideas so they seem simple.”
"R의 좋은 기본 과정. 강사는 매우 도움이 되었고 복잡한 아이디어를 설명하는 데 능숙하여 간단한 것 같았다 " Hlin Kristbergsdottir, Reykjavík University
Hlin Kristbergsdottir, 레이캬비크 대학교
“Andrew was an incredible teacher, very detail-oriented(지향하고 and knowledgeable(박식한). He provided exercises throughout the workshop to allow us to practice and truly understand what we were learning. He is incredibly approachable as well. 10/10 would recommend and do again.”
"앤드류는 믿을 수 없이 훌륭한 교사였고, 매우 세심지향적이고 지식이 풍부했습니다. 그는 워크숍 통하여 우리가 배운 것을 연습하고 진정으로 이해할 수 있도록 훈련하도록 했습니다. 그는 또한 믿을 수 없을만큼 친근합니다. 10/10은 추천하고 다시 할 것입니다."