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R语言基础：高效数据清洗
如果你正在遭受如下的困扰：
想学R语言，但是一直自学不会
拿到数据一脸茫然
搞不清数据中的变量类型和潜在问题
找不到数据中的问题，找到了也不知道该如何合理处理
着急上手，但是数据分析结果不断出错
那么课程“高效数据清洗：从入门到精通”将是您解决问题的“金钥匙”。
Leopard・解螺旋
翡翠讲师
Leopard，复旦大学遗传学博士。擅长利用R语言进行数据清洗和数据可视化，已出版两本R语言相关书籍，以第一作者身份发表SCI论文十余篇，累计影响因子超过60。在利用R语言进行图形绘制上有自己独到的经验和见解。
一、课程介绍 (包括简短的课程主要内容介绍)
数据，是我们论文中所有结果与结论的基石。科研工作中，用事实说话，其实也就是“用数据说话”。数据的地位可见一斑。但是，现实工作中收集的数据，无论是临床一线采集的患者信息，流行病学调查中获取的一般信息，还是通过测序或者实验获取的信息，由于存在种种“问题”，比如缺失值，我们均不能直接用于后续的数据分析或者可视化。因此，在进一步分析这些“脏数据”之前，我们需要对其进行合适的“清洗”——即预处理。
数据的预处理是数据分析过程中十分必要且繁琐的一步。正如R语言的领军人物Hadley所言，“整洁的数据大多一个样，但是脏数据却各有各的脏法”。正因如此，我们需要掌握一门有力的工具去处理现实数据中可能存在的各种问题。R语言就是这样一门为数据科学而生的计算机语言。在本课程中，将为学员们系统介绍R语言的基础知识，在此基础上，结合现实数据中常见的问题，介绍处理不同问题的方法和技巧，比如数据拆分、缺失值填补、数据结构转换等。让学员做到真正的灵活运用，收放自如。
学习前，应具备的能力：无，适合零基础学员。（适合的学员这里可以写得更具体些）
二、课程亮点 （至少3条，利于排版）
通过本课程的学习，您可以
系统掌握R语言的基础
真正理解现实世界中数据存在的诸多问题
在海量的函数和包中，找到最适合解决数据问题的方法
掌握各种强大函数的使用方法和技巧
养成数据预处理的习惯，不再惧怕现实数据中的各种问题
三、课程解决问题 （可以是对课程亮点或内容的另一种表述方法，至少3条，利于排版）
如果你正在遭受如下的困扰：
想学R语言，但是一直自学不会
拿到数据一脸茫然
搞不清数据中的变量类型和潜在问题
找不到数据中的问题，找到了也不知道该如何合理处理
着急上手，但是数据分析结果不断出错
那么课程“高效数据清洗：从入门到精通”将是您解决问题的“金钥匙”。
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