kozo2 / r-novice-gapminder-ja

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再現可能な科学的分析のためのR

Gapminder gapminderデータを使用している非プログラマー向けのR入門。 この資料のレンダリング版についてはhttps://swcarpentry.github.io/r-novice-gapminder、資料の書式設定、構築、提出に関する手順についてはレッスンテンプレートのマニュアルを参照してください。 役に立つコマンド。

この資料のレンダリング版については、https://swcarpentry.github.io/r-novice-gapminderを参照してください。. レッスンテンプレートのドキュメント 資料のフォーマット、作成、追加するの手順については、 このディレクトリでmakeを実行して、役立つコマンドのリストを確認してください。

この講座の目的は、プログラミング初心者に R を使ったデータ解析のためのモジュール化されたコードの書き方と、 そのベストプラクティスを教えることです。R は多くの科学分野の統計分析や サードパーティーパッケージによる様々なデータ解析に使用されています。 私たちは、ソフトウェアカーペントリーワークショップに参加した多くの科学者が、R を使用し、 もっと学びたいと思っていると理解しています。この教材は、参加者に R の基本中の基本を 理解してもらうこと、解析をモジュラーユニットに分割することやタスクの自動化、 およびカプセル化など、科学的コンピューティングのベストプラクティスを教えることに主眼をおいています。

このワークショップは、プログラミング言語 R の基礎を教えることが目的であり、 統計分析を教えることは含まれていないことに注意してください。

レッスンには、1日に教えることができる以上の素材が含まれています。 [講師ノートのページ]({{ page.root }}/guide)には、 1日または1日半のワークショップに適したレッスンプランがいくつかあります。

このワークショップでは、さまざまなサードパーティパッケージが使用されています。 これらは必ずしも最高のものではなく、包括的でもありませんが、有用であり、 使いやすさのために主に選ばれたパッケージです。

Maintainers:

• [Tom Kelly][TomKellyGenetics]
• [Joel Nitta][joelnitta]
• [Riku Takei][rikutakei]
• [Masami Yamaguchi][masamiy]
• [Maki Arakaki][rkkmk]