R सीखें: डेटा और कोड

डेटा विश्लेषण और सांख्यिकी के लिए R प्रोग्रामिंग सीखें—अपने पहले वेक्टर से लेकर रिग्रेशन लाइन तक। छोटे पाठ हर विचार को समझाते हैं, फिर आप बिल्ट-इन एडिटर में R कोड लिखते हैं, उसे चलाते हैं और परिणाम, टेबल या चार्ट देखते हैं।

यह एक ही ऐप में R ट्यूटोरियल, R कोर्स और अभ्यास लैब है, साथ ही उन क्षणों के लिए AI मेंटर भी है जब आप अटक जाते हैं।

अंदर क्या है

• 159 पाठों वाले 43 R कोर्स, शुरुआती (A1) से उन्नत (C1) स्तर तक

• R कोड एडिटर और कंपाइलर: R लिखें और हमारे सर्वर पर वास्तविक R 4.0 इंटरप्रेटर में चलाएं (इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक)

• अपने कोड से चार्ट: plot(), hist(), boxplot() और barplot() सीधे ऐप में बनाएं

• डेटा फ्रेम क्रमबद्ध की जा सकने वाली टेबल के रूप में दिखाए जाते हैं, जिनमें कॉलम सारांश और छूटे हुए मान (NA) हाइलाइट किए जाते हैं

• R Notebook: विश्लेषण को एक-एक सेल करके बनाएं

• Dataset Lab: mtcars, iris, airquality और मार्गदर्शित कार्यों वाली पांच अभ्यास CSV फाइलें, या अपनी CSV आयात करें

• सांख्यिकी कार्यशाला: 12 इंटरैक्टिव सिम्युलेटर (नॉर्मल कर्व, केंद्रीय सीमा प्रमेय, p-वैल्यू, सहसंबंध, लाइन फिट करना, सैंपल आकार, बॉक्सप्लॉट की संरचना और बहुत कुछ), जिनमें हर एक के पीछे का R कोड दिखाया जाता है

• R Error Doctor: जटिल R त्रुटि संदेशों को सरल भाषा में बदलता है और समाधान सुझाता है

• AI डेटा मेंटर: आपके आउटपुट, टेबल या चार्ट को पढ़कर समझाता है कि उसका क्या अर्थ है

• शेयर किए जा सकने वाले रिपोर्ट कार्ड के साथ 3 शुरू से अंत तक के विश्लेषण प्रोजेक्ट

• 20 मार्गदर्शित R कोडिंग प्रोजेक्ट और 60 मिशन (आसान, मध्यम, कठिन)

• दैनिक डेटा पहेली, स्ट्रीक, XP और स्किल मैप

• World Coding Challenge: हर दिन 3 वैश्विक राउंड

• अंतिम परीक्षा और R प्रमाणपत्र (Pro)

आप क्या सीखेंगे

• R की मूल बातें: वेक्टर, डेटा प्रकार, ऑपरेटर, अनुक्रम, मैट्रिक्स, फैक्टर और छूटे हुए मान

• फंक्शन, कंट्रोल फ्लो, एनवायरनमेंट, त्रुटि प्रबंधन और डीबगिंग

• स्ट्रिंग, तारीखें, सॉर्टिंग, रैंकिंग और टाइप कन्वर्ज़न

• डेटा मैनिपुलेशन और tidyverse: dplyr, tidyr, readr और readxl से डेटा आयात करना

• base R और ggplot2 से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

• एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस, सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रायिकता और सिम्युलेशन

• उन्नत R: purrr, tidymodels से मशीन लर्निंग, रैंडम फॉरेस्ट, Shiny ऐप, Plumber API, टेक्स्ट माइनिंग, जियोस्पेशियल विश्लेषण, पैकेज डेवलपमेंट, RStan से बेयज़ियन सांख्यिकी, परफॉर्मेंस और पैरेलल कंप्यूटिंग

कोड रनर के बारे में

ऐप में मौजूद कंपाइलर अनुशंसित पैकेजों के साथ base R 4.0 चलाता है। dplyr, ggplot2 या tidymodels जैसे पैकेजों का उपयोग करने वाले पाठ कोड और विचार सिखाते हैं; उन पैकेजों को स्वयं चलाने के लिए कंप्यूटर पर R का उपयोग करें। जहां base R का तरीका मौजूद है, वहां Error Doctor उसे दिखाता है।

एक सत्र कैसा दिखता है

1. आज का पाठ खोलें या जहां छोड़ा था वहीं से शुरू करें

2. छोटा-सा स्पष्टीकरण पढ़ें और एक त्वरित प्रश्न का उत्तर दें

3. R एडिटर खोलें, कोड बदलें, उसे चलाएं और चार्ट या टेबल देखें

4. जब कुछ समझ में न आए तो AI मेंटर से पूछें

यह किसके लिए है

• R का उपयोग करने वाली सांख्यिकी, बायोसांख्यिकी, मनोविज्ञान, अर्थशास्त्र या डेटा विश्लेषण की कक्षाएं लेने वाले विद्यार्थी

• स्प्रेडशीट से R प्रोग्रामिंग की ओर बढ़ने वाले विश्लेषक

• शुरुआती लोग जो डेटा के लिए बनाई गई पहली प्रोग्रामिंग भाषा चाहते हैं

• वे सभी जो R कोड पढ़ना और समझना चाहते हैं कि सांख्यिकीय परिणाम क्या कहता है

मुफ्त और Pro

मुफ्त: पहला कोर्स (Welcome to R), हर पाठ का प्रीव्यू, R एडिटर, Error Doctor, 12 में से 6 सिम्युलेटर, 3 डेटासेट, 1 मार्गदर्शित प्रोजेक्ट, 1 विश्लेषण प्रोजेक्ट, 2 मिशन और दैनिक AI मेंटर की निर्धारित सीमा। मुफ्त संस्करण में विज्ञापन दिखते हैं।

Pro: हर कोर्स और पाठ, सभी प्रोजेक्ट, मिशन, सिम्युलेटर और डेटासेट, असीमित नोटबुक, चार्ट एक्सपोर्ट, अंतिम परीक्षा और प्रमाणपत्र, दैनिक सीमा के बिना AI मेंटर और कोई विज्ञापन नहीं। Pro साप्ताहिक, मासिक या वार्षिक सब्सक्रिप्शन, या एक बार की आजीवन खरीद के रूप में उपलब्ध है।

ऐप 22 भाषाओं में उपलब्ध है।

Learn R एक स्वतंत्र ऐप है। इसका R Foundation या Posit से कोई संबंध नहीं है और न ही इनकी ओर से इसका समर्थन किया गया है।