Flash R course - MB120C15E

• Anglický název: Flash R course
• Český název: R bleskově
• Zajišťuje: Katedra botaniky (31-120)
• Fakulta: Přírodovědecká fakulta
• Platnost: od 2025
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 2
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:0/4, Z [DS]
• Počet míst: 25
• Minimální obsazenost: 1
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina
• Vysvětlení: 13.9.23 změna semestru na ZS
• Další informace: https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=6115
• Poznámka: povolen pro zápis po webu
• Garant: Mgr. Martin Weiser, Ph.D.
• Neslučitelnost : MB120C15, MB120P147E, MB162P13
• Je neslučitelnost pro: MB120C15, MB120P147E

Anotace

čeština

Krátký a intenzivní kurs ovládání R, zápočet formou testu. Ačkoliv probereme skoro to samé jako v "R pro život", nebude tolik času na opakování a individuální konzultace. Proběhne blokově od 13. do 16. ledna 2026 (Ut-Pa), v místnosti B12 (Benátská 2). Začneme v ut ve 13.10, dále pak v 9:00, předpokládaný konec kolem 4, v ut možná později.

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (26.11.2025)

angličtina

Really intensive R course. Test at the end. For those who prefer slower pace and individual consultations, we recommend "R for life".
In 2025/2026, the course will take place in the B12 room (Benatska 2), from 13th Jan to 16th Jan (Tue-Fri), starting at 13:10 on Tue and on 9:00 AM in the other days, expected end around 4 PM (possibly later on Tuesday).

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (26.11.2025)

Literatura

čeština

Grolemund G (2014) Hands-On Programming with R. O'Reilly. (https://rstudio-education.github.io/hopr/)

Crawley MJ (2007) The R book. John Wiley & Sons. (existuje i druhé vydání)

Venables WN & Smith DM (2008) An introduction to R. R development core team.

http://www.r-project.org

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (04.08.2022)

angličtina

Grolemund G (2014) Hands-On Programming with R. O'Reilly. (https://rstudio-education.github.io/hopr/)

Crawley MJ (2007) The R book. John Wiley & Sons. (second edition exists already)

Venables WN & Smith DM (2008) An introduction to R. R development core team.

http://www.r-project.org

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (02.10.2020)

Požadavky ke zkoušce

čeština

Zápočet je udělován na základě písemného testu (práce s daty, řešení problémů, řízení směrování kódu).

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (04.08.2022)

angličtina

Test (written exam, pass/fail): data manipulation, basic programming and graphics.

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (04.08.2022)

Sylabus

čeština

Proběhne jako interaktivní přednáška (s počítači), při které budou představeny základy práce s daty, grafikou a programování v R (prostě takové ty základní, nestatistické kejkle). Tato část volně koresponduje s kapitolami 1-5 v Crawley (2007).

Témata:

 

1. Úvod do R. Nápověda a literatura. Prostředí R a specifické fígle; R-editor; import a export dat z/do různých souborů. Základní syntaxe, operátory, znaménka, závorky.

 

2. Základní struktury v R. Proměnné, vektory, matice, data frames, arrays, strings, characters vs. numbers. Indexování jako zcela zásadní věc.

 

3. Stručný "bestiář" některých zásadních funkcí. Generování náhodných čísel. Operace s vektory a maticemi (sample, order, sort, diff, max, min, unique, sums, which, ...). Operace s řetězci. Základní matematické operace.

 

4. Paní skriptů a programování - velmi důležité, budeme se tomu snažit dost věnovat. Funkce, argumenty funkce. Control flow & smyčky (if, else, for, while, repeat). Funkce uvnitř funkcí.

 

5. Dobré zvyklosti při programování.

 

6. Vizualizace a grafika v R. Obecné zásady vizualizace dat. Plot, lines, points, abline, text, image, par atd. jako nástroje na vizualizaci prakticky čehokoliv. Propojení grafiky a programování - kreslení a animace v R.

 

 

Předmět je vyučován za podpory projektu Zvýšení kvality vzdělávání na UK a jeho relevance pro potřeby trhu práce, reg.č. CZ.02.2.69/0.0/0.0/16_015/0002362.

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (29.09.2025)

angličtina

Interactive lectures (with computers). We will introduce basics of work with data, graphics and programming in R (all the non-statistical tricks). This part roughly corresponds with chapters 1-5 in Crawley (2007).

 

Topics:

 

1. Introduction to R. Help and literature. R environment and specifics of R. R-editor; data import and export, basics of syntax, operators, signs and brackets.

 

2. Basic structures in R. Variables, vectors, matrices, data frames, arrays, strings, characters vs. numbers. Indexes as a crucial concept.

 

3. Brief "bestiary" of some useful functions. Random number generation. Operations with vectors and matrices (sample, order, sort, diff, max, min, unique, sums, which). Operations with strings. Basic mathematical functions.

 

4. Scripting and programming (code writing): most important, we will dedicate extra time to make sure anybody understand this.

Functions, arguments of functions. Control flow & loops (if, else, for, while, repeat). Functions within/inside function.

 

5. Good programming practice.

 

6. Data visualisation and graphics in R. Good practice in data visualization. Plot, lines, points, abline, text, image, par etc. as tools to visualize nearly anything.  Connection of graphics and programming.

 

 

 

The course is taught with the support of the project reg. number CZ.02.2.69/0.0/0.0/16_015/0002362

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (29.09.2025)

Výsledky učení

čeština

Cílem kurzu je zvládnout R tak, abyste ho mohli samostatně používat jako nástroj při práci s daty a tvorbě vlastních postupů a aplikací.

V průběhu kurzu dosáhnete těchto výsledků učení:

- Podle jména a podle popisu najdete vhodnou funkci k řešení problému.

- Přečtete a porozumíte popisu existujících funkcí, v popisu najdete relevantní části tak, že dokážete funkci použít. 

- V dokumentaci, ve fórech, zprávách a textech na internetu, ve výsledcích práce velkých jazykových modelů najdete rady a tipy pro řešení zadaného konkrétního problému.

- Najdete, nainstalujete a použijete rozšiřující knihovny. 

- Ručně spustíte a ukončíte interpretr jazyka R. 

- Mezi jednotlivými projekty či sezeními přenesete libovolná data. 

- Interpretru zpřístupníte externí data. Tato data budou ve formách různých tabulek, ve specifických případech ve formě textů.

- Vyrobíte přenositelné soubory, které budou obsahovat grafické a datové výsledky vaší práce v interpretru.

- Vytvoříte tyto typy datových objektů: vector, factor, matrix, list, dataframe.

- Určíte vlastnosti předem neznámých objektů zmíněných typů.

- Objekty dokážete spojovat a slučovat, přejmenovávat, mazat a měnit jejich typy.

- Dokážete měnit jednotlivé prvky datových objektů.

- Prvky v datových objektech najdete pomocí jejich polohy, hodnoty nebo atributů.

- Dokážete měnit pořadí prvků v datových objektech.

- Z kombinací objektů dokážete najít průnik a sjednocení prvků, unikátní a opakované prvky.

- Použijete logické operátory k vyhodnocení vlastností prvků objektů, použijete obyčejné, "shrnující" i "zkrácené" logické operátory.

- Poznáte zvláštnosti strojového zpracování desetinných čísel (čísel s plovoucí desetinnou čárkou), zaokrouhlování a specifických hodnot mimo racionální čísla.

- Vytvoříte vlastní funkce, tj. objekty, které v sobě obsahují soustavu jiných funkcí, s cílem zjednodušit práci s daty.

- Přečtete kód již existujících funkcí a přizpůsobíte si jeho části tak, aby plnily Vaše specifické požadavky.

- Vytvoříte funkce, které budou využívat vaše jiné funkce, pracovat s výchozími

 i povinně zadávanými argumenty bez toho, aby ovlivnily existující objekty v uživatelském prostoru mimo své prostředí.

- Provedete podmíněné úpravy prvků "vektorů". 

- Vytvoříte funkce tak, aby se jejich jednotlivé části spouštěly podmíněně. 

- Aplikujete základní mechanismy ošetření chyb vstupů funkcí (vyvolání výjimky - chyby).

- Automatizujete opakované volání funkcí pomocí programových smyček.

- Do smyčky vestavíte podmíněné přerušení a vynechání cyklu.

- Zvolíte vhodný typ smyčky (repeat, while nebo for) pro konkrétní programátorský problém.

- Jednoduché případy smyček převedete do krátkých forem s použitím funkcí z rodiny apply, získáte povědomí o nástrojích funkcionálního programování (vectorize, outer, Reduce, Map, Filter, do.call,...)

- Textové řetězce spojíte i rozdělíte.

- Části textových řetezců najdete a změníte na základě pozice i obsahu, použijete při tom regulární výrazy.

- Vytvoříte vektorové i bitmapové grafy.

- Pomocí základní grafiky vytvoříte úplně anotované histogramy, sloupcové a krabicové grafy, bodové a spojnicové grafy, heatmapy a vrstevnicové grafy.

- Typ grafu zvolíte na základě zobrazovaných dat a cíle sdělení.

- Do těchto grafů přidáte legendu, dodatečné osy, textové popisy, body, linie a šipky.

- U elementů grafů změníte zobrazení (barvu, velikost, použité symboly), a to včetně podmíněných změn.

- Změníte barevnou paletu svých grafů a to i s ohledem na přístupnost a očekávané použití, poznáte projekty ColorBrewer a viridis.

- Vytvoříte graf pomocí knihovny ggplot2, využijete ji při tvorbě grafů s "facetami" - "podgrafy"

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (30.01.2026)

angličtina

The objective of this course is to master R so that you can independently manipulate your data and create your own routines and applications.

Throughout the course, you will achieve the following learning outcomes:

Problem Solving and Resources

    Identify suitable functions to solve a problem based on their name and description.

    Read and comprehend documentation for existing functions, locating relevant sections to implement the function effectively.

    Locate advice and tips for specific problems within documentation, forums, online texts, and through large language model (LLM) outputs.

    Find, install, and utilize third-party libraries (packages).

Environment and Data Handling

    Manually start and terminate the R interpreter.

    Transfer data between individual projects or sessions.

    Import external data into the interpreter, including various table formats and, in specific cases, text data.

    Generate portable files containing graphical and data results of your work.

Data Objects and Manipulation

    Create the following data object types: vector, factor, matrix, list, and dataframe.

    Determine the properties of previously unknown objects of these types.

    Merge, rename, delete, and convert object types.

    Modify individual elements within data objects.

    Locate elements using their position, value, or attributes.

    Reorder elements within data objects.

    Perform set operations (intersections, unions, unique and repeated elements) on object combinations.

    Apply logical operators (standard, summarizing, and short-circuit) to evaluate element properties.

Numerical Specifics

    Recognize the specifics of machine processing regarding floating-point numbers, rounding, and special values (non-rational numbers).

Functions and Programming

    Create custom functions (objects containing a sequence of other functions) to streamline data tasks.

    Read and adapt existing function code to meet specific requirements.

    Develop functions that call other functions and work with default or mandatory arguments without affecting objects in the global environment (user space).

    Perform conditional modifications on vector elements.

    Design functions with conditional execution of specific components.

    Apply basic error-handling mechanisms for function inputs (raising exceptions/errors).

Automation and Loops

    Automate repetitive function calls using program loops.

    Integrate conditional breaks and skips (next) into loops.

    Select the appropriate loop type (repeat, while, or for) for a specific programming task.

    Convert simple loops into concise forms using the apply family of functions and gain familiarity with functional programming tools (vectorize, outer, Reduce, Map, Filter, do.call, etc.).

String Manipulation

    Concatenate and split text strings.

    Locate and modify parts of strings based on position or content using regular expressions (regex).

Data Visualization

    Generate vector and bitmap graphics.

    Create fully annotated histograms, bar and box plots, scatter and line plots, heatmaps, and contour plots using base R graphics.

    Select the appropriate plot type based on the data and the intended message.

    Enhance plots with legends, additional axes, text labels, points, lines, and arrows.

    Modify aesthetic elements (color, size, symbols), including conditional changes.

    Adjust color palettes with regard to accessibility and intended use, utilizing projects like ColorBrewer and viridis.

    Create visualizations using the ggplot2 library, including the use of facets (subplots).

Poslední úprava: Weiser Martin, Mgr., Ph.D. (30.01.2026)