این دوره با رویکردی گام به گام طراحی شده تا شرکت‌کنندگان، بدون نیاز به دانش قبلی برنامه‌نویسی، بتوانند به طور کامل بر زبان R مسلط شوند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مبانی زبان R و محیط RStudio را به طور کامل فرا بگیرید، شامل نصب، پیکربندی و آشنایی با رابط کاربری.
• با انواع داده‌ها و ساختارهای داده اصلی در R مانند وکتورها، ماتریس‌ها، لیست‌ها و دیتافریم‌ها کار کنید و آن‌ها را به طور موثر مدیریت نمایید.
• تکنیک‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها را بیاموزید، از جمله مدیریت داده‌های گم‌شده، تبدیل انواع داده و ادغام دیتاست‌ها.
• تحلیل‌های آماری پایه و پیشرفته را با R انجام دهید، شامل آمار توصیفی، آزمون‌های فرضیه، رگرسیون خطی و تحلیل واریانس (ANOVA).
• از پکیج قدرتمند ggplot2 برای تصویرسازی داده‌ها به صورت حرفه‌ای و ایجاد نمودارهای جذاب و آموزنده استفاده کنید.
• با مفاهیم یادگیری ماشین آشنا شوید و مدل‌های رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم را برای مسائل طبقه‌بندی و پیش‌بینی پیاده‌سازی نمایید.
• کدنویسی تمیز، کارآمد و قابل نگهداری را در R تمرین کنید، که برای پروژه‌های بزرگ و همکاری تیمی ضروری است.
• دانش خود را در پروژه‌های عملی و واقعی به کار بگیرید و توانایی حل مسئله خود را در زمینه علم داده تقویت کنید.

این مهارت‌ها شما را به یک تحلیلگر داده مجهز تبدیل می‌کنند که می‌تواند به طور مستقل با چالش‌های داده‌ای مقابله کند.

یادگیری برنامه‌نویسی R به شما مزایای متعددی در بازار کار و توسعه حرفه‌ای ارائه می‌دهد:

• تقاضای بالا در بازار کار: R یکی از مهارت‌های کلیدی مورد نیاز در مشاغل مرتبط با علم داده، آمار، هوش تجاری، مالی و تحقیقات دانشگاهی است. یادگیری R درهای جدیدی را به روی فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیز باز می‌کند.
• ابزار تحلیل پیشرفته: R به شما امکان می‌دهد تحلیل‌های آماری بسیار پیچیده و مدل‌سازی‌های پیشرفته‌ای را انجام دهید که با نرم‌افزارهای تجاری به سختی قابل پیاده‌سازی هستند.
• انعطاف‌پذیری و سفارشی‌سازی: با R، می‌توانید رویکردهای تحلیلی خود را به طور کامل سفارشی کنید و الگوریتم‌های خاصی را پیاده‌سازی نمایید که برای نیازهای پروژه شما بهترین کارایی را دارند.
• جامعه کاربری بزرگ و فعال: R دارای یک جامعه جهانی بسیار فعال از توسعه‌دهندگان و کاربران است. این بدان معناست که منابع آموزشی فراوان، پکیج‌های متعدد، و پشتیبانی جامعه همیشه در دسترس شماست.
• پروژه‌محور و کاربردی: تمرکز این دوره بر پروژه‌های عملی به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های تئوری را به طور مستقیم در سناریوهای واقعی به کار بگیرید و نمونه‌کارهای ارزشمندی برای رزومه خود ایجاد کنید.
• هزینه کمتر: R یک زبان متن‌باز و رایگان است، بنابراین برای شرکت‌ها و محققان، استفاده از آن مقرون به صرفه‌تر از نرم‌افزارهای آماری تجاری است.

با سرمایه‌گذاری در یادگیری R، شما در واقع در آینده شغلی خود سرمایه‌گذاری می‌کنید و خود را برای نقش‌های کلیدی در اقتصاد داده‌محور آماده می‌سازید.

یکی از بزرگترین مزایای این دوره آن است که برای شروع نیازی به دانش قبلی در زمینه برنامه‌نویسی ندارید. ما تمام مفاهیم را از پایه آموزش می‌دهیم. با این حال، برخی از موارد می‌توانند به شما در فرآیند یادگیری کمک کنند:

• عدم نیاز به پیش‌نیاز برنامه‌نویسی: این دوره برای افراد مبتدی مطلق در برنامه‌نویسی طراحی شده است. ما تمامی مفاهیم از صفر را پوشش خواهیم داد.
• آشنایی اولیه با مفاهیم آماری (مفید است اما ضروری نیست): درک مفاهیم آماری پایه مانند میانگین، میانه، انحراف معیار، و توزیع‌های احتمالی می‌تواند به درک سریع‌تر بخش‌های آماری دوره کمک کند، اما عدم آشنایی با آن‌ها مانعی برای یادگیری نخواهد بود.
• دسترسی به کامپیوتر: شما به یک کامپیوتر با سیستم عامل Windows، macOS یا Linux نیاز خواهید داشت تا بتوانید R و RStudio را نصب کرده و تمرینات را انجام دهید.
• اشتیاق و تعهد به یادگیری: مهمترین پیش‌نیاز، انگیزه و علاقه شما به یادگیری تحلیل داده و برنامه‌نویسی است.

با فراهم بودن این موارد، شما کاملاً آماده شروع این سفر هیجان‌انگیز در دنیای R و علم داده خواهید بود.

این دوره به صورت ماژولار و با سرفصل‌های دقیق طراحی شده تا پوشش کاملی بر برنامه‌نویسی R در حوزه آمار و علم داده داشته باشد:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر R و RStudio

  • چرا R برای آمار و علم داده بهترین است؟ مروری بر کاربردها.
  • نصب و راه‌اندازی R و محیط توسعه یکپارچه RStudio.
  • آشنایی با رابط کاربری RStudio (کنسول، ویرایشگر اسکریپت، پنجره‌های محیط، تاریخچه و فایل‌ها).
  • اولین دستورات R، متغیرها و اصول نام‌گذاری.
  • آشنایی با انواع داده‌های پایه: عددی (Numeric)، کاراکتری (Character)، منطقی (Logical).
  • مفهوم بردارها (Vectors) و عملیات ریاضی بر روی آن‌ها.
  • تمرین: ایجاد یک بردار از نمرات دانشجویان و محاسبه میانگین و انحراف معیار.

• ماژول ۲: ساختارهای داده پیشرفته در R

  • فاکتورها (Factors) برای داده‌های categorical و مدیریت سطوح آن‌ها.
  • ماتریس‌ها (Matrices): ایجاد، عملیات ماتریسی و انتخاب عناصر.
  • آرایه‌ها (Arrays): ساختارهای چندبعدی.
  • لیست‌ها (Lists): نگهدارنده انواع مختلف داده در یک ساختار.
  • دیتافریم‌ها (Data Frames): مهمترین ساختار داده برای تحلیلگران، شبیه به جداول پایگاه داده.
  • نحوه ایندکس‌گذاری (Indexing) و انتخاب زیرمجموعه‌ای از داده‌ها با استفاده از براکت‌ها و عملگرها.
  • پروژه کوچک: سازماندهی داده‌های فروش یک فروشگاه آنلاین در یک دیتافریم.

• ماژول ۳: ورود، خروجی و پاکسازی داده‌ها

  • روش‌های خوانش داده‌ها از منابع مختلف: فایل‌های CSV، TXT، Excel (با پکیج readxl).
  • ذخیره و نوشتن داده‌ها به فایل‌ها (write.csv, saveRDS).
  • مقدمه‌ای بر اتصال به پایگاه‌های داده (SQL) از طریق R.
  • مدیریت داده‌های گم‌شده (Missing Values – NA): شناسایی، حذف ردیف‌ها، جایگزینی (Imputation).
  • تبدیل و تغییر فرمت داده‌ها (Data Transformation).
  • ادغام و تقسیم دیتاست‌ها (Merging and Splitting Data Frames) با استفاده از توابعی مانند merge().
  • مثال عملی: پاکسازی یک دیتاست حاوی اطلاعات مشتریان با داده‌های ناقص و نامنظم.

• ماژول ۴: برنامه‌نویسی و کنترل جریان در R

  • عبارات شرطی (if-else) برای تصمیم‌گیری در کد.
  • حلقه‌های تکرار (for loop و while loop) برای اجرای کد به صورت مکرر.
  • توابع (Functions): تعریف توابع سفارشی، آرگومان‌ها، و Scope متغیرها.
  • کاربرد توابع apply، lapply، sapply، و tapply برای عملیات کارآمد روی داده‌ها.
  • مقدمه‌ای بر مدیریت خطاها (Error Handling) با tryCatch.
  • پروژه: نوشتن یک تابع برای محاسبه آمار توصیفی چند متغیر به صورت خودکار.

• ماژول ۵: تحلیل آماری با R

  • آمار توصیفی: محاسبه میانگین، میانه، مد، انحراف معیار، واریانس، چارک‌ها و خلاصه آماری.
  • آشنایی با توزیع‌های احتمالی مهم (نرمال، پواسون، دوجمله‌ای) و نحوه کار با آن‌ها در R.
  • آزمون‌های فرض آماری: T-test (آزمون t)، Chi-square test (خی‌دو)، و ANOVA (تحلیل واریانس).
  • رگرسیون خطی ساده و چندگانه: ساخت مدل، تفسیر خروجی، و اعتبارسنجی فرضیات رگرسیون.
  • تحلیل همبستگی و کوواریانس.
  • مثال کاربردی: انجام تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی‌های مختلف آن.

• ماژول ۶: تصویرسازی داده با ggplot2

  • مقدمه‌ای بر گرامر گرافیک (Grammar of Graphics) که اساس ggplot2 است.
  • انواع نمودارهای پایه: هیستوگرام، نمودار پراکندگی (Scatter plot)، نمودار میله‌ای (Bar plot)، نمودار خطی (Line plot)، باکس‌پلات (Box plot).
  • شخصی‌سازی نمودارها: اضافه کردن عنوان، برچسب‌ها، تغییر رنگ، اندازه، شفافیت و فونت.
  • ایجاد نمودارهای چندگانه (Faceting) برای مقایسه آسان زیرگروه‌ها.
  • ذخیره نمودارها با فرمت‌های مختلف (PNG, JPEG, PDF).
  • پروژه: ایجاد داشبوردهای تصویری از داده‌های آب و هوایی یک منطقه طی چند سال.

• ماژول ۷: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با R

  • مفاهیم پایه یادگیری ماشین: یادگیری نظارت شده (Supervised) و غیرنظارت شده (Unsupervised).
  • رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) برای مسائل طبقه‌بندی دوتایی.
  • درخت‌های تصمیم (Decision Trees) برای طبقه‌بندی و رگرسیون.
  • معرفی پکیج‌های مهم یادگیری ماشین در R مانند caret و tidymodels.
  • مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی مدل (Model Validation) و مفهوم K-fold cross-validation.
  • مثال: ساخت یک مدل برای پیش‌بینی احتمال ابتلا به بیماری بر اساس داده‌های پزشکی.

• ماژول ۸: پروژه جامع علم داده و نکات پیشرفته

  • اجرای یک پروژه جامع علم داده از ابتدا تا انتها با استفاده از یک دیتاست واقعی و بزرگ.
  • شامل تمام مراحل: تعریف مسئله، جمع‌آوری داده، پاکسازی و آماده‌سازی، تحلیل اکتشافی (EDA)، مدل‌سازی و ارزیابی، تفسیر نتایج و گزارش‌دهی.
  • مقدمه‌ای بر Reproducible Research و استفاده از R Markdown برای ایجاد گزارش‌های پویا و قابل تکرار.
  • نکات و ترفندهای پیشرفته برای بهبود عملکرد کد و بهینه‌سازی تحلیل‌ها.
  • مقدمه‌ای بر پکیج‌های پیشرفته دیگر (مثلاً برای کار با سری‌های زمانی یا داده‌های متنی).