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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट R फॉर फाइनेंस

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4.8+

स्वागत है! R की दुनिया में आगे बढ़ने से पहले, यह समझना उपयोगी होगा कि dates और times कैसे बनाए जाते हैं। यह अध्याय आपको dates के साथ काम शुरू करने लायक पर्याप्त जानकारी देगा, लेकिन यह सिर्फ उनकी संभावनाओं की शुरुआत है।

Exercise 1: R में तारीख़ों का परिचय Exercise 2: आज कौन‑सा दिन है?Exercise 3: char से date तक Exercise 4: कई dates Exercise 5: Date फ़ॉर्मैट्स और extractor फ़ंक्शंस Exercise 6: Date formats (1)Exercise 7: Date formats (2)Exercise 8: तिथियों की घटाव Exercise 9: months(), weekdays() और quarters(), कमाल!

मान लीजिए कि आपके पास किसी कंपनी का स्टॉक है। अगर स्टॉक एक निश्चित कीमत से ऊपर चला जाता है, तो आप उसे बेचना चाहेंगे। अगर स्टॉक एक निश्चित कीमत से नीचे गिरता है, तो आप उसे सस्ता होने पर खरीदना चाहेंगे! इस तरह की सोच को operators और if statements का इस्तेमाल करके लागू किया जा सकता है। इस अध्याय में, आप इनके बारे में विस्तार से सीखेंगे और एक प्रोग्राम बनाएँगे जो आपको बताएगा कि स्टॉक कब खरीदना या बेचना है।

Exercise 1: Relational operators Exercise 2: रिलेशनल प्रैक्टिस Exercise 3: वेक्टराइज़्ड ऑपरेशंस Exercise 4: लॉजिकल ऑपरेटर्स Exercise 5: And / Or Exercise 6: Not!Exercise 7: Logicals और subset()Exercise 8: अब सब एक साथ!Exercise 9: If स्टेटमेंट्स Exercise 10: If यह Exercise 11: If यह, Else वह Exercise 12: If यह, Else If वह, Else कुछ और Exercise 13: क्या आप If के अंदर If लिख सकते हैं?Exercise 14: ifelse()

Loops तब उपयोगी होती हैं जब आपको अपने data structure के हर element पर वही ऑपरेशन करना हो। इस अध्याय में आप repeat, while, और for loops के बारे में विस्तार से सीखेंगे!

Exercise 1: Repeat लूप्स Exercise 2: Repeat, repeat, repeat Exercise 3: कब break करें?Exercise 4: While loops Exercise 5: print के साथ while Exercise 6: प्लॉट के साथ while Exercise 7: इसे ब्रेक करें Exercise 8: For loops Exercise 9: किसी वेक्टर पर लूप चलाएँ Exercise 10: डेटा फ्रेम की पंक्तियों पर लूप चलाएँ Exercise 11: मैट्रिक्स एलिमेंट्स पर लूप चलाएँ Exercise 12: Break और next

अगर data frames और vectors जैसे data structures आपके डेटा को रखने का तरीका हैं, तो functions वह तरीका हैं जिनसे आप R को बताते हैं कि उस डेटा के साथ क्या करना है। इस अध्याय में, आप built-in functions का उपयोग, अपने खुद के यूनिक functions बनाना, और अंत में packages का एक संक्षिप्त परिचय सीखेंगे।

Exercise 1: फंक्शन्स क्या होते हैं?Exercise 2: फंक्शन हेल्प और डॉक्युमेंटेशन Exercise 3: Optional arguments Exercise 4: Functions के भीतर functions Exercise 5: फंक्शन लिखना Exercise 6: आपका पहला फंक्शन Exercise 7: Multiple arguments (1)Exercise 8: Multiple arguments (2)Exercise 9: Function scope (1)Exercise 10: फंक्शन स्कोप (2)Exercise 11: Packages Exercise 12: tidyquant पैकेज

R में loops का एक लोकप्रिय विकल्प apply functions हैं। ये अक्सर loops से ज्यादा पढ़ने योग्य होते हैं और किसी भी संख्या के observations पर जटिल गणनाएँ करने के लिए डेटा साइंस वर्कफ़्लो को स्केल करने में बेहद उपयोगी हैं। इनके बारे में यहाँ सीखें!

Exercise 1: apply का उपयोग क्यों करें?Exercise 2: सूची पर lapply()Exercise 3: डेटा फ्रेम पर lapply()Exercise 4: FUN आर्ग्युमेंट्स Exercise 5: sapply() - इसे सरल बनाइए!Exercise 6: sapply() बनाम lapply()Exercise 7: Simplify करने में विफल Exercise 8: vapply() - अपने आउटपुट को निर्दिष्ट करें!

वर्तमान अभ्यास

Exercise 9: vapply() बनाम sapply()Exercise 10: और vapply()Exercise 11: Anonymous functions Exercise 12: बधाई हो