• Introduction to RStudio
• Introduction to vectors
• Introduction to matrices
• Additional functions for vectors – Theory
• Additional functions for vectors – Exercises
• Additional functions for matrices – Theory
• Additional functions for matrices – Exercises
• Factors, data frames – Theory
• Factors, data frames – Exercises
• Arrays
• Lists
• Logical conditions
• Loops
• Functions
• Generating random numbers – Theory

• Import dataset
• Data preparation – Theory
• Data preparation
• COVID-19 dataset
• Import dataset
• Data preparation – Theory
• Data preparation
• COVID-19 dataset

• Types of random variables
• Descriptive measures of quantitative variables
• Descriptive measures of quantitative variables
• Descriptive measures of qualitive variables – Theory
• Descriptive measures of qualitive variables – Exercises
• Introduction to graphs in R
• Graphs for quantitive variables – Theory
• Graphs for quantitive variables
• Graphs for qualitive variables – Theory
• Graphs for qualitive variables – Exercises
• Joint graphs of qualitive and quantitive variables – Theory
• Joint graphs of qualitive and quantitive variables – Exercises
• Multiple graphs in R
• Additional options for graphs in R – Theory
• Additional options for graphs in R
• Hypothesis testing and confidence intervals
• Hypothesis testing and confidence intervals – Exercises
• Correlation between variables – Theory
• Correlation between variables – Exercises
• COVID-19 dataset
• Example prerooms dataset

•  Simple linear model
• Assumptions and violations in the linear model
• Linear models in R – Theory
• Linear models in R – Exercises
• Types of residuals and unusual observations
• Testing the assumptions of the linear model – Theory
• Testing the assumptions of the linear model
• Transformations in linear models – Theory
• Transformations in linear models

Θα σου δοθεί ένα τυχαίο δείγμα 117 περιπτώσεων από τους φακέλους μιας μεγάλης μεσιτικής εταιρείας στις ΗΠΑ σχετικά με τις πωλήσεις σπιτιών που πραγματοποιήθηκαν
το διάστημα 15/02 – 30/04/1993. Τα δεδομένα προέρχονται από πολλές διαφορετικές πόλεις (και αντίστοιχα τοπικά μεσιτικά πρακτορεία) και χρησιμοποιούνται σαν βάση για όλη την εταιρεία.
Με βάση τα δεδομένα και τις μεταβλητές που σου δίνονται, εσύ θα κληθείς:

Να κάνεις τις απαραίτητες λειτουργίες, ώστε ένα dataset να είναι έτοιμο προς ανάλυση (Data Cleaning):

1. Η εισαγωγή δεδομένων στην RStudio
2. Η επεξεργασία τους και τον καθαρισμό τους
3. Η εύρεση και τη διαχείριση των missing values

Να περιγράψεις και να παρουσιάσεις επαρκώς ένα dataset (Descriptive statistics and visualization):

1. Η εύρεση περιγραφικών μέτρων για τις
   μεταβλητές των δεδομένων
2. Η οπτικοποίηση των μεταβλητών μέσα από γραφήματα
3. Η εύρεση συσχετίσεων μεταξύ των μεταβλητών
4. Ο εν δυνάμει μετασχηματισμός τους

Να εξάγεις νέα πληροφορία μέσα από το dataset (Data Mining):

1. Εφαρμογή μοντέλων γραμμικής παλινδρόμησης
   και ANOVA
2. Variable selection (επιλογή μεταβλητών σε ένα
   τελικό μοντέλο)
3. Τη εφαρμογής ενός μοντέλου logistic regression
4. Clustering (ομαδοποίηση μεταβλητών)
5. Πρόβλεψη αναμενόμενων τιμών με βάση τα
   προσαρμοσμένα μοντέλα