R 建模培训计划
基础知识
基础开发环境
主要内容：Linux 系统和 RStudio 安装和使用；
参考资料：https://linuxmint.com/
检验标准：为开发笔记本安装 Linux 系统，或使用 Mac 系统登录 Linux 服务器， 能够安装和启动 RStudio；
建议时间：1周
R语言基础
主要内容：R 语言编程基础；
参考资料：R in Action by Robert I. Kabacoff
检验标准：能在 R REPL 中运行函数返回结果，编写并运行简单的 R 脚本； 能够安装和导入第三方包；
建议时间：1周
文档编写
主要内容：Rmarkdown 语法，版本控制，项目管理；
参考资料：
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R for Data Science 第21章：R Markdown；
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https://git-scm.com/
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https://rstudio.github.io/packrat/
检验标准：
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能够使用 Rmarkdown 编写包含格式化文本、代码、图片和数学公式的文档；
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能够使用 git 做版本控制，如提交版本，浏览版本历史等等；
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能够在 RStudio 中创建项目，使用 packrat 管理项目依赖；
建议时间：1周
R 数据建模
数据探索
参考资料：R for Data Science, Part I
建议时间：3周
数据清洗和整理
参考资料：R for Data Science, Part II
建议时间：3周
R高级编程
参考资料：R for Data Science, Part III
建议时间：2周
数据建模
主要内容：建模工作流程，实例分析，大数据并行场景中的模型分析；
参考资料：中能博泰数据建模培训教材：
建议时间：3周
快速原型
主要内容：静态数据面板、交互式数据应用开发技术
参考资料：中能博泰数据建模培训教材：快速原型部分；
建议时间：3周
实例分析
主要内容：
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快速原型实践：结合一个具体业务场景，创建快速原型；
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数据建模实践：结合一个具体业务场景，完成数据导入、清洗、整理、建模和展示整个过程。
建议时间：2周