Sylabus
1. Základní pojmy R, výhody R v datové analýze jako subdisciplíně programování
2. Tabulky, vektory, načtení tabulkového souboru, vektor jako sloupec tabulky, typy veličin jako třídy vektorů, výběr (subsetting) elementů, řádk ů a sloupců v základním R
3. Grafická knihovna ggplot2, mapování veličin na estetické škály, typy grafů a škál (funkce geom_, scale_)
4. Čištění dat - knihovna dplyr: výběr a manipulace řádků (filter, slice, arrange) a sloupců (select, rename, mutate, if_else, case_when)
5. Čištění dat - skupiny (group_by, across, rowwise), agregace (count, summarize)
6. Sdružování tabulek (joins)
7. Koncept "tidy data", konverze mezi "širším" a "delším" formátem tabulky pro použití s dplyr a ggplot2, tidyr (pivot_longer, pivot_wider, unite and separate)
8. Operace na řetězcích, regulární výrazy vč. "look-around"
9. Koncept iterace v R: vektorizace, cyklus, funkce rodiny apply a funkce rodiny map z knihovny purrr v běžných uživatelských situacích
10. Dolování informací z textu s pomocí automatické syntaktické anotace, interakce s API syntaktického parseru UDPipe Oblíbené datasety: gapminder (https://www.gapminder.org/data/), built-in datasety iris, diamonds, corpora
Anotace
V humanitních oborech se nezvratně prosazuje paradigma tzv. Digital Humanities založené na automatické a typicky kvantitativní analýze (velkých) dat.
Naučíme vás:
- čistit a strukturovat data do přehledných tabulek
- odhalovat trendy, pravidelnosti, i extrémní případy
- základy moderní vizualizace
Používáme veřejně přístupný programovací jazyk R, jeho vyspělé grafické vývojové rozhraní RStudio a moderní analytické knihovny rodiny tidyverse.