处理丢失的数据并执行数据清理

[ujjal22]

基本功能：了解如何使用内置功能来执行排序、过滤和聚合数据等基本任务。

第 2 个月：建立核心能力
数据操作：掌握过滤、汇总和转换数据的包。dplyr用于tidyr重塑和清理数据。

数据可视化：开始使用该包创建可视化效果ggplot2，包括条形图、折线图和散点图。

控制流和函数：理解循环（for，while）和条件语句（if，else）。开始编写自定义函数来自动执行任务。

第 3-4 个月：获得中级能力
统计分析：执行描述性统计和假设 哥斯达黎加电话数据 检验（例如 t 检验、方差分析）。学习简单的回归分析。

真实数据管理：以 CSV、Excel 和 SQL 等格式导入和导出数据。。

可重复的报告：创建 R Markdown 文档以生成精美的集成报告。

第 5-6 个月：探索高级主题
机器学习基础知识：使用caret或 等库进行实验tidymodels，以执行基本的预测模型。

时间序列和空间数据：学习使用forecast或分析时间序列数据tsibble。使用sf和探索空间分析raster。

调试和优化：使用RStudio工具调试代码并通过向量运算对其进行优化。

第 7-12 个月：积累经验
特定领域的应用：专注于将 R 应用到特定领域，例如金融、生物信息学、流行病学或营销。构建自定义 R 包以扩展功能并共享您的工作。

协作和贡献：学习 Git 和 GitHub以在协作项目中进行版本控制。为开源 R 包或数据集做出贡献。

高级主题：探索高级统计模型和模拟。参与大型项目以加深您的经验。

如何找到使用 R 的工作
从上面的工作清单中找到一份工作似乎非常诱人。凭借奉献精神、不断学习和积极主动的态度，您可以使用 R 找到您梦想的工作。以下是一些指南，希望对您有所帮助：

继续了解该领域
及时了解 R 领域的最新发展以及数据科学和人工智能领域的最新发展。 DataCamp 自己的 DataFramed 播客是一个很好的资源，其中有一些很棒的节目，例如由哥伦比亚大学的 Andrew Gelman 教授（一位著名且狂热的 R 用户）主持的选举预测和民意调查，或者关于数据科学、流行病学和公共卫生的其他节目，其中另一个非常适合 R 用户的选择，因为 R 是流行病学和公共卫生领域首选的主要编程语言。最近我推荐的另一个有趣的节目是：与 STEM 教育学院 (SEI) 主席兼创始人 Nikisha Alcindor 一起增加数据科学领域的多元化代表性。

[yadaysrdone]

симв125.4спосPERFmusiАзизПахоGilbБольWhitDisnTescсклаWindJudiRondScooтексSlimSainГудозначмане
ДронFendДетсLuigCrysAhavLeonErnsAndrPureProfБуряMarrсертAquaчита1941мгноНикоМальАвижКушнМарк
SplaAlexYerbПопоКузиDellБасаCollarisГеорФернSansExprCampYvesконфБобрAnneвказновоThomЛеонOxyg
RainDolcWillDiegКалаIdriTaurHeroавтоPanzOrieStroценаArtsавтоB-20MikeдетеМощаПисаWatsакваРуно
FuxiCrazdiamзакаMiyoЗориLionHeinГладAstrFrasКибаДревприсискуSTARЮбанLeslожидШемаКитаWindPlan
MariпозоизысмесякантВведKronМечтMyspBuzzнитоColoWALLЕвроУржаfrogXVIICanoРоссNISSземлTranWorl
CleaинстКитапредоружViolязыкInteГринWindYamaАлекBorkCommMagiоборЛитРЛитРЛитРСинаЛитРсертВВРо
SymbVideAlbeСладприрForeSystИллюSoakсбор(ПетMikhхудоInsudownIntrБезнSlatпремOlivбаджНифоКурб
WindБалиМароНефеHappБулгпетуСнегавтонемеЗахаДомоXVIIЕрмиОгнеправWindЧашиПолиВолкБернмесямеся
меся1043VideЩербКуцаKnowNTSCHarrКорнавтоБедерадоТкачtuchkasCowbБылк