Если вы зашли так далеко после поиска в Google «Лучшие онлайн-курсы по программированию на R» или аналогичного поиска, мы даем вам ответ для начала, определяя язык программирования R как среду свободного программного обеспечения (лицензия учетной записи GNU GLP) и язык интерпретируемого кода, что означает, что язык программирования R выполняет инструкции напрямую, без предварительной компиляции программы в инструкции машинного языка.
Язык программирования R является одним из наиболее часто используемых языков в науке о данных или индустрии больших данных благодаря своим особым функциям визуализации данных и большому разнообразию статистических инструментов.
Какой язык программирования в R
Согласно Википедии, R — это язык программирования и среда, ориентированная на статистический анализ. R родился как бесплатная программная реализация языка S, дополненная поддержкой статической области видимости. Это один из наиболее широко используемых языков программирования в научных исследованиях, а также он очень популярен в областях машинного обучения, интеллектуального анализа данных, биомедицинских исследований, биоинформатики и финансовой математики. Этому способствует возможность загрузки различных библиотек или пакетов с функциями расчета и построения графиков.
С помощью языка программирования R вы можете создавать модели линейной и логистической регрессии, анализ временных рядов, классические статистические тесты, группировку, кластеризацию, классификации и множество других статистических методов.
Эксклюзивное предложение, ограниченное по времени: годовой курс Coursera Plus на USD $ 399 299 долларов США. Сохраните и узнайте больше! Нажмите и узнайте, как.
Без сомнения, R является одним из наиболее часто используемых языков в статистических исследованиях. поскольку это позволяет исследователям довольно легко создавать высококачественную графику, включая математические символы и формулы, когда это необходимо.
Характеристики языка программирования в R изучать?
Язык программирования R имеет мощный набор статистических и графических инструментов, которые позволяют программистам определять свои собственные функции. Вот почему язык программирования R очень популярен в проектах, ориентированных на:
- Научное исследование.
- Манипуляция данными.
- Статистический анализ.
- Искусственный интеллект.
- Автоматическое обучение или машинное обучение.
- графические приемы.
- Моделирование и прогнозы.
- Финансовая математика.
- Биоинформатика.
- биомедицинские исследования.
Курсы и программы по программированию на языке R, затрагивающие эти темы, идеально подойдут для того, чтобы максимально использовать его возможности.
Найдите в этой статье информацию о курсах программирования в R.
Виртуальные курсы, MOOC и другие виды расширенного виртуального обучения, такие как профессиональные сертификаты, специализированные программы, Expertrack, Microcredentials, среди других форматов обучения, разработанных основными платформами электронного обучения в мире.
На всемирно известных платформах, таких как Coursera, edX, Future Learn, Udemy, Linkedin Learning, CFI, Edureka и других, найдите в этом посте курсы, высоко оцененные тысячами предыдущих студентов, которые помогут вам принять более взвешенное решение о том, какой из них выбрать. выбрать наиболее удобный курс для ваших целей.
Где пройти курс программирования на R?
Курсы программирования на R можно найти во многих источниках, включая YouTube. Возможно, некоторые веб-платформы предоставляют высококачественные исследования. Тем не менее, в AulaPro мы выбрали платформы, которые, по нашему мнению, являются наиболее важными во всем мире для онлайн-обучения, сумев выйти за рамки того, что можно получить с помощью видео, путем разработки современного учебного процесса, состоящего из видео. ., загружаемые документы, онлайн-экзамены, виртуальные проекты, симуляторы и песочница и, наконец, награда за усилия в виде сертификата об окончании, который обычно стоит лишь часть того, что он мог бы реально оценить, основываясь на качестве его контента.
Эти низкие цены могут быть обеспечены только благодаря учебной среде, предлагаемой онлайн-образованием, что, в свою очередь, позволило тем, кто разрабатывает эти исследования, охватить десятки тысяч студентов в разных частях мира. Другими словами, масштабируемость, предлагаемая электронным обучением, позволяет распределить стоимость создания виртуального курса с высоким академическим содержанием, как и все те, которые вы найдете в этом списке, между гораздо большим количеством студентов, чем группа из 20 или 30 студентов, которые могли бы посетить очное занятие.
В этом смысле исследования в этом списке разрабатываются престижными университетами, занимающими первые места в международных рейтингах, всемирно известными технологическими компаниями, международными экспертами, доказавшими свою эффективность в качестве тренеров, и доступны для общественности посредством использования платформы с самыми передовыми технологическими разработками с точки зрения опыта обучения или платформы, специализированные по предмету.
Курсы имеют разный уровень глубины. От коротких курсов, посвященных конкретной теме, со временем посвящения, которое не будет превышать 6 недель, до надежных учебных программ, которые в течение периода от 6 до 10 месяцев могут оставить студента с глубокими знаниями и даже с возможностью дать поворот точка в его профессиональной карьере.
Максимизируйте свое обучение: годовой курс Coursera Plus со скидкой 100 долларов США, только в течение ограниченного времени. Нажмите и начните сейчас!
В этой статье вы найдете изучение программирования в R:
- Coursera
- LinkedIn обучения
- Будущее учиться
- Udemy
- EDX
- Edureka
РЕКОМЕНДУЕМЫЕ ВИРТУАЛЬНЫЕ КУРСЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ В R
КУРСЫ В ЭТОМ СПИСОКЕ
NUEVO
Категория: Наука о данных -- Разработано: Университет Джона Хопкинса
Визуализация основных данных с помощью R
Погрузитесь в мир визуализации данных с помощью программы «Визуализация данных со специализацией R», разработанной для студентов, желающих передавать данные посредством убедительных визуальных историй. В этом путешествии из пяти курсов используются статистические возможности R для создания привлекательных статических изображений и динамических интерактивных информационных панелей, подходящих для самых разных аудиторий.
Основные компоненты специализации
От данных к визуальным историям в R
Используйте R для преобразования необработанных данных в убедительные повествования. Эта специализация охватывает все: от фундаментальных методов визуализации до сложных интерактивных информационных панелей, гарантируя, что вы сможете представлять данные наиболее эффективным способом.
Практический учебный проект
Изучите различные визуализации: поэкспериментируйте с различными методами визуализации для представления данных, улучшив свои возможности создавать изображения, адаптированные к конкретным наборам данных и потребностям аудитории.
Создавайте общедоступные исследовательские продукты. Сосредоточьтесь на разработке воспроизводимых и общедоступных визуализаций, содействии сотрудничеству и расширении объема ваших знаний.
Ключевые результаты По завершении этой специализации вы будете уметь разрабатывать содержательные визуализации, адаптировать свои презентации для различных аудиторий и публиковать свои идеи в Интернете, делая ваши истории с данными доступными и интересными.
Наконец, эта «визуализация данных со специализацией R» — это ваш путь к овладению повествованием о данных. Хотите ли вы улучшить свои навыки в области науки о данных или просто увлечены визуализацией данных, эта программа предлагает инструменты и знания, позволяющие превратить сложные наборы данных в убедительные повествования. Начните свой путь к визуализации данных сегодня и воплотите в жизнь свои истории данных.
ВЫБОР
Категория: Информатика -- Разработано: Университет Джона Хопкинса
Задавайте правильные вопросы, управляйте наборами данных и создавайте визуализации для передачи результатов.
Эта специализация охватывает фундаментальные инструменты и методы обработки данных, включая выборку, очистку и исследование данных, программирование на R и проведение воспроизводимых исследований. Студенты, завершившие эту специализацию, будут готовы пройти специализацию «Наука о данных: статистика и машинное обучение», в которой они создают продукт данных, используя данные реального мира.
Пять курсов этой специализации — это те же курсы, которые составляют первую половину специализации Data Science. Эта специализация предлагается для студентов, которые хотят сначала начать и завершить основную часть учебной программы, прежде чем перейти к более сложным темам в области науки о данных: статистике и машинному обучению.
ВЫБОР
Категория: Информатика -- Разработчик: Google
Это седьмой курс сертификата Google Data Analytics. После прохождения этих курсов вы получите знания и навыки, необходимые для подачи заявки на работу аналитика данных начального уровня. В этом курсе вы будете изучать R, язык программирования. Вы научитесь работать с R в среде, предоставляемой RStudio. В этом курсе также будут рассмотрены программные инструменты и программы, уникальные для R, включая пакеты R. Вы узнаете, как R позволяет более эффективно очищать, систематизировать, анализировать, визуализировать данные и составлять отчеты. Текущие аналитики данных Google будут продолжать направлять вас и предоставлять практические примеры того, как выполнять типичные задачи аналитика данных, используя лучшие инструменты и ресурсы.
Студенты, завершившие эту сертификационную программу, будут готовы подать заявку на работу начального уровня в качестве аналитиков данных. Опыт работы не требуется.
Этот курс является частью Сертификат специалиста Google Data Analytics.
Это может вас заинтересовать:
ВЫБОР
Категория: Информатика -- Разработчик: Udemy
Интересуетесь областью машинного обучения? Тогда этот курс для вас! Этот курс был разработан двумя профессиональными специалистами по данным, чтобы мы могли поделиться своими знаниями и помочь вам легко изучить сложные теории, алгоритмы и библиотеки кодирования.
Мы шаг за шагом проведем вас в мир машинного обучения.
С каждым учебным пособием вы будете развивать новые навыки и улучшать свое понимание этой сложной, но прибыльной области науки о данных.
Этот курс веселый и увлекательный, но в то же время мы углубляемся в машинное обучение.
Он структурирован следующим образом: Часть 1 — Предварительная обработка данных Часть 2 — Регрессия: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайного леса Часть 3 — Классификация: логистическая регрессия, K-NN, SVM, Kernel SVM, наивный Байес, классификация дерева решений, классификация случайного леса, часть 4 — кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация, часть 5 — изучение правил ассоциации: априори, Eclat, часть 6 — обучение с подкреплением: верхний доверительный предел, выборка Томпсона, часть 7 — Обработка естественного языка: алгоритмы модели мешка слов для НЛП. Часть 8. Глубокое обучение: искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети. Часть 9. Снижение размерности: PCA, LDA, Core PC. Проверка, настройка параметров, поиск по сетке, XGBoost rso содержит практические упражнения, основанные на примерах из реальной жизни.
Этот курс занял 5-е место в нашем списке лучшие курсы Udemy всех времен.
Категория: Информатика -- Разработчик: IBM
Эта программа профессионального сертификата предназначена для всех, кто хочет развивать навыки, инструменты и портфолио работ для должности аналитика данных начального уровня или специалиста по данным. Для начала не требуется никаких предварительных знаний R или программирования!
В этой программе профессионального анализа и визуализации данных с помощью программы сертификации Excel и R вы погрузитесь в роль аналитика данных или специалиста по данным и разовьете навыки, необходимые для работы с различными источниками данных и применения мощных инструментов, таких как Excel. , Cognos Analytics и язык программирования R (включая: ggplot2, Leaflet и R Shiny), чтобы стать профессионалом, работающим с данными, и получить конкурентное преимущество на рынке труда.
К концу этой программы вы сможете объяснить роли аналитика данных и специалиста по данным.
Категория: Информатика -- Разработчик: Udemy
Делая, вы можете научиться программировать на R!
Доступно множество курсов и конференций по R. R, с другой стороны, имеет очень крутую кривую обучения, и студенты часто чувствуют себя перегруженными. Этот курс уникален!
Это настоящий пошаговый курс. Каждое новое руководство основывается на том, что мы уже изучили, и продвигает нас на один шаг вперед.
После каждого видео вы узнаете новую ценную концепцию, которую сможете сразу применить. Самое приятное то, что вы учитесь на примерах из реальной жизни.
Этот курс наполнен реальными аналитическими задачами, которые вы научитесь решать. Некоторые из них будут решены вместе, а другие будут заданы вам в качестве домашнего задания.
Короче говоря, этот курс был разработан для всех уровней квалификации, и даже если у вас нет опыта программирования или статистики, вы добьетесь успеха в этом курсе!
ВЫБОР
Категория: Информатика -- Разработчик: Университет Дьюка
Вы научитесь анализировать и визуализировать данные в R и создавать отчеты об анализе воспроизводимых данных, продемонстрируете концептуальное понимание единой природы статистического вывода, будете выполнять частотный и байесовский статистический вывод и моделирование, чтобы понимать природные явления и принимать решения на основе данных, общаться статистические результаты правильно, эффективно и в контексте, не полагаясь на статистический жаргон, и критически анализировать утверждения, основанные на данных, в этой специализации.
Категория: Информатика -- Разработчик: Edureka!
Анализ данных с обучением R поможет вам развить навыки программирования R, манипулирования данными, исследовательского анализа данных, визуализации данных, интеллектуального анализа данных, регрессии, анализа настроений и использования R Studio для изучения бизнес-кейсов, реальной жизни в розничной торговле и социальных сетях.
Учебный курс edureka по аналитике данных с R специально разработан для предоставления знаний и навыков, необходимых для того, чтобы стать успешным профессионалом в области аналитики. Он начинается с фундаментальных понятий, таких как манипулирование данными и исследовательский анализ данных, а затем переходит к более сложным темам, таким как ансамблевые деревья решений и совместная фильтрация.
Обучение Data Analytics with R подтверждает, что вы являетесь экспертом в наиболее широко используемом инструменте анализа. «R» — это инструмент, который выбирают специалисты по обработке и анализу данных благодаря его статистической мощности, возможности построения графиков, низкой стоимости и богатому набору пакетов.
Категория: Информатика -- Разработчик: Гарвардский университет
В этом курсе язык программирования R преподается в контексте статистических данных и статистического анализа в науках о жизни.
Мы изучим основы статистического вывода и как вычислять значения или доверительные интервалы при анализе данных с помощью кода R. Мы приводим примеры программирования R таким образом, чтобы была ясна связь между концепциями и реализацией. Наборы задач программирования R будут использоваться для проверки понимания и способности реализовать базовый анализ данных.
Мы будем использовать методы визуализации для изучения новых наборов данных и определения наилучшего подхода. Когда данные не соответствуют предположениям, требуемым стандартными подходами, мы опишем надежные статистические методы в качестве альтернативы. Вы изучите основы проведения воспроизводимых исследований, анализируя данные с помощью R-скриптов.
Это может вас заинтересовать:
Категория: Информатика -- Разработчик: Edureka!
Сертифицированный тренинг по науке о данных Edureka R научит вас, как использовать R для освоения алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация K-средних, деревья решений, случайный лес и наивный байесовский алгоритм.
Этот учебный курс по науке о данных с R охватывает статистику, временные ряды, анализ текста и введение в глубокое обучение. На протяжении всего курса программирования на R вы будете реализовывать реальные варианты использования из средств массовой информации, здравоохранения, социальных сетей, авиации и кадровых ресурсов.
Наука о данных определяется как «концепция объединения статистики, анализа данных и связанных с ними методов» для «понимания и анализа реальных явлений» с использованием данных. Обучение науке о данных использует методы и теории, взятые из различных областей в широких областях математики, статистики, науки о данных и информатики, включая машинное обучение, классификацию, кластерный анализ, интеллектуальный анализ данных, данные и визуализацию.
Сертификационный курс по науке о данных научит вас анализировать и визуализировать различные наборы данных, а также различные алгоритмы машинного обучения, такие как кластеризация K-средних, деревья решений, случайный лес и наивный байесовский алгоритм.
ВЫБОР
Категория: Информатика -- Разработано: Университет Джона Хопкинса
Этот курс научит вас программировать на R и как использовать R для эффективного анализа данных. Вы узнаете, как устанавливать и настраивать программное обеспечение, необходимое для среды статистического программирования, а также как описывать общие концепции языка программирования по мере их реализации на статистическом языке высокого уровня.
Курс охватывает практические проблемы статистических вычислений, такие как программирование в R, чтение данных в R, доступ к пакетам R, написание функций R, отладка, профилирование кода R, организация и комментирование кода R и т. д. Будут представлены примеры актуальной работы по статистическому анализу данных.
Это может вас заинтересовать:
Часто задаваемые вопросы (FAQ) о программировании на R
Для начала большинства курсов по программированию на R не требуется никакого предварительного опыта программирования.
Многие из этих курсов предназначены для ознакомления студентов с языком программирования R с базового уровня и предлагают основы программирования и статистики для тех, у кого нет предварительного опыта.
Завершение курса программирования R обычно приносит вам сертификат об окончании. Эти сертификаты выдаются платформой электронного обучения или академическим учреждением, предлагающим курс, и могут различаться по форме и сроку действия.
Многие из этих сертификатов признаны в отрасли и могут быть полезны для улучшения вашего резюме и перспектив трудоустройства.
Да, вы можете изучить R самостоятельно, используя бесплатные ресурсы, доступные в Интернете, такие как учебные пособия, видеоролики и официальную документацию по R.
Однако структурированный курс может предложить вам более последовательный и систематический путь обучения, а также доступ к практическим проектам, экзаменам и, возможно, взаимодействию с преподавателями и другими студентами.
Время, необходимое для изучения R до профессионального уровня, может варьироваться в зависимости от времени, которое вы тратите на обучение, и вашего предыдущего опыта программирования и статистики. Курсы могут варьироваться от нескольких недель до нескольких месяцев.
Чтобы получить глубокие практические знания, вам, возможно, придется посвятить несколько месяцев учебе и практике.
R — это язык, специально разработанный для статистического анализа и визуализации данных, с обширной коллекцией доступных пакетов и библиотек. Он особенно силен в статистике и широко используется, среди других областей, в академических исследованиях, науке о данных и биотехнологиях.
Хотя другие языки, такие как Python, также популярны в области анализа данных, R предпочитают те, кто ищет более специализированное решение для статистики.
