Якщо ви зайшли так далеко після пошуку в Google за запитом «Найкращі онлайн-курси з програмування R» або подібного пошуку, ми даємо вам відповідь, щоб почати з визначення мови програмування R як вільного програмного середовища (ліцензія облікового запису GNU GLP) і мова інтерпретованого коду, що означає, що мова програмування R виконує інструкції безпосередньо, без попередньої компіляції програми до інструкцій машинної мови.
Мова програмування R є однією з найбільш використовуваних мов у науці про дані або індустрії великих даних завдяки своїм спеціальним функціям візуалізації даних і широкому спектру статистичних інструментів.
Що таке мова програмування в R
Відповідно до Вікіпедії, R — це мова програмування та середовище, яке зосереджено на статистичному аналізі. R був народжений як безкоштовне програмне забезпечення, перереалізоване мовою S, додане підтримка статичної області. Це одна з найбільш широко використовуваних мов програмування в наукових дослідженнях, а також дуже популярна в сферах машинного навчання, аналізу даних, біомедичних досліджень, біоінформатики та фінансової математики. Цьому сприяє можливість завантаження різних бібліотек або пакетів із функціями обчислення та побудови графіків.
За допомогою мови програмування R ви можете створювати моделі лінійної та логістичної регресії, аналізувати часові ряди, класичні статистичні тести, групувати, кластеризувати, класифікувати та незліченні інші статистичні методи.
Відкрийте для себе тисячі курсів із Coursera Plus. Річна підписка зараз і на короткий час лише за 299 доларів США! Натисніть і дізнайтеся, як.
Без сумніву, R є однією з найбільш використовуваних мов у статистичних дослідженнях. оскільки це дозволяє дослідникам досить легко створювати високоякісні графічні зображення, включаючи математичні символи та формули, коли це необхідно.
Характеристики мови програмування в R для вивчення?
Мова програмування R має потужний набір статистичних і графічних інструментів, які дозволяють програмістам визначати власні функції. Ось чому мова програмування R дуже популярна в проектах, спрямованих на:
- Наукове дослідження.
- Маніпулювання даними.
- Статистичний аналіз.
- Штучний інтелект.
- Автоматичне навчання або машинне навчання.
- графічні техніки.
- Моделювання та прогнозування.
- Фінансова математика.
- Біоінформатика.
- біомедичні дослідження.
Курси та програми з програмування на мові R, які стосуються цих тем, будуть ідеальними для того, щоб максимально використати її можливості.
Знайдіть у цій статті інформацію про курси програмування на R.
Віртуальні курси, MOOC та інші типи просунутих віртуальних досліджень, такі як професійні сертифікати, спеціалізовані програми, Expertrack, Microcredentials, серед інших форматів навчання, розроблених основними платформами електронного навчання у світі.
Зі всесвітньо відомих платформ, таких як Coursera, edX, Future Learn, Udemy, Linkedin Learning, CFI, Edureka, серед інших, знайдіть у цій публікації курси, високо оцінені тисячами попередніх студентів, які допоможуть вам прийняти кращі рішення щодо того, який з них вибрати. вибрати найбільш зручний курс для ваших цілей.
Де пройти курс програмування на R?
Курси програмування на R можна знайти в багатьох джерелах, включаючи YouTube. Можливо, деякі веб-платформи пропонують високоякісні дослідження. Проте в AulaPro ми вибрали платформи, які, на нашу думку, є найважливішими у світі в онлайн-навчанні, зумівши вийти за рамки того, що можна отримати за допомогою відео, розробивши найсучасніший досвід навчання, що складається з відео. ., документи для завантаження, онлайн-іспити, віртуальні проекти, симулятори та пісочниця, і, нарешті, винагорода за зусилля у вигляді сертифіката про проходження, який, як правило, коштуватиме лише частку від того, що можна було б реально оцінити на основі якості його вмісту.
Ці низькі ціни можна отримати лише завдяки навчальному середовищу, яке пропонує онлайн-освіта, і це, у свою чергу, дозволило тим, хто розробляє ці дослідження, охопити десятки тисяч студентів у різних частинах світу. Іншими словами, масштабованість, яку пропонує eLearning, дозволяє розподілити витрати на створення віртуального курсу з високим академічним змістом, подібного до всіх тих, які ви знайдете в цьому списку, між набагато більшою кількістю студентів, ніж група з 20 або 30 студентів, які могли б відвідати очне заняття.
У цьому сенсі дослідження в цьому списку розроблені престижними університетами, які займають перші місця в міжнародних рейтингах, всесвітньо відомими технологічними компаніями, міжнародними експертами, які підтвердили свою ефективність як викладачі, і доступні для громадськості за допомогою використання платформи з найпередовішими технологічними розробками з точки зору досвіду навчання або платформи, що спеціалізуються на цій темі.
Курси мають різний рівень глибини. Від коротких курсів, які охоплюють конкретну тему з часом, який не перевищуватиме 6 тижнів, до надійних навчальних програм, які тривають від 6 до 10 місяців, можуть дати студенту глибокі знання та навіть здатність зробити поворот. момент у його професійній кар’єрі.
Ексклюзивна пропозиція з обмеженим часом: річна програма Coursera Plus на USD $ 399 299 доларів США. Збережіть і дізнайтеся більше! Натисніть і дізнайтеся, як.
У цій статті ви знайдете дослідження програмування на R:
- Coursera
- Навчання LinkedIn
- Майбутнє вчиться
- Udemy
- EDX
- Едурека
РЕКОМЕНДОВАНІ ВІРТУАЛЬНІ КУРСИ ПРОГРАМУВАННЯ МОВОЮ R
КУРСІ В ЦЬОМУ ПЕРЕЛІКУ
НОВИЙ
Категорія: Наука про дані -- Розробник: Університет Джона Хопкінса
Візуалізація основних даних за допомогою R
Пориньте у світ візуалізації даних за допомогою «Візуалізації даних зі спеціалізацією R», програми, розробленої для студентів, які прагнуть передавати дані за допомогою захоплюючих візуальних історій. Ця мандрівка з п’яти курсів використовує статистичну потужність R для створення привабливих статичних зображень і динамічних інтерактивних інформаційних панелей, які підходять для різних аудиторій.
Основні компоненти спеціалізації
Від даних до візуальних історій у R
Використовуйте R, щоб перетворити необроблені дані на переконливі оповіді. Ця спеціалізація охоплює все, від фундаментальних методів візуалізації до складних інтерактивних інформаційних панелей, гарантуючи, що ви можете представити дані найбільш вражаючим способом.
Проект практичного навчання
Досліджуйте різні візуалізації: експериментуйте з різними методами візуалізації для представлення даних, покращуючи свою здатність створювати зображення, адаптовані до конкретних наборів даних і потреб аудиторії.
Створюйте дослідницькі продукти, якими можна ділитися: зосередьтеся на розробці візуалізацій, які можна відтворювати та ділитися ними, сприяючи співпраці та розширюючи сферу своїх знань.
Ключові результати Після завершення цієї спеціалізації ви будете вміти розробляти значущі візуалізації, адаптувати свої презентації для різноманітної аудиторії та публікувати свою думку в Інтернеті, роблячи ваші історії даних доступними та привабливими.
Нарешті, ця «візуалізація даних зі спеціалізацією R» — це ваш шлях до оволодіння оповіданням даних. Незалежно від того, чи хочете ви вдосконалити свої навички в галузі обробки даних чи просто захоплені візуалізацією даних, ця програма пропонує інструменти та знання, щоб перетворити складні набори даних на переконливі оповіді. Почніть свою подорож із візуалізації даних сьогодні й оживіть свої історії даних.
ВИБІР
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Університетом Джонса Гопкінса
Ставте правильні запитання, маніпулюйте наборами даних і створюйте візуалізації для передачі результатів.
Ця спеціалізація охоплює фундаментальні інструменти та методи науки про дані, зокрема отримання, очищення та дослідження даних, програмування на R та проведення відтворюваних досліджень. Студенти, які пройшли цю спеціалізацію, будуть готові пройти спеціалізацію Data Science: Statistics and Machine Learning, у якій вони створюють продукт даних, використовуючи дані реального світу.
П’ять курсів цієї спеціалізації є тими самими курсами, що складають першу половину спеціалізації Data Science. Ця спеціалізація пропонується для студентів, які хочуть спочатку розпочати та завершити фундаментальну частину навчального плану, перш ніж переходити до більш складних тем із науки про дані: статистики та машинного навчання.
ВИБІР
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розробник: Google
Це сьомий курс Сертифікату Google Data Analytics. Після проходження цих курсів ви отримаєте знання та навички, необхідні для того, щоб подати заявку на роботу аналітика даних початкового рівня. У цьому курсі ви вивчатимете мову програмування R. Ви навчитеся працювати з R у середовищі, наданому RStudio. Програмні інструменти та програми, унікальні для R, включаючи пакети R, також будуть розглянуті в цьому курсі. Ви дізнаєтесь, як R дозволяє ефективніше очищати, організовувати, аналізувати, візуалізувати та звітувати про дані. Поточні аналітики даних Google продовжуватимуть направляти вас і надавати практичні приклади того, як виконувати типові роботи аналітиків даних, використовуючи найкращі інструменти та ресурси.
Студенти, які завершать цю сертифікаційну програму, матимуть можливість подати заявку на посаду аналітиків даних початкового рівня. Попередній досвід не потрібен.
Цей курс є частиною Професійний сертифікат Google Data Analytics.
Це може вас зацікавити:
ВИБІР
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Udemy
Цікавить сфера машинного навчання? Тоді цей курс для вас! Цей курс був розроблений двома професійними науковцями з даних, щоб ми могли поділитися своїми знаннями та допомогти вам легко вивчити складні теорії, алгоритми та бібліотеки кодування.
Ми крок за кроком проведемо вас у світі машинного навчання.
З кожним підручником ви будете розвивати нові навички та покращувати своє розуміння цієї складної, але прибуткової галузі науки про дані.
Цей курс веселий і захоплюючий, але в той же час ми заглиблюємося в машинне навчання.
Він структурований наступним чином: Частина 1 – Попередня обробка даних Частина 2 – Регресія: проста лінійна регресія, множинна лінійна регресія, поліноміальна регресія, SVR, регресія дерева рішень, регресія випадкових лісів Частина 3 – Класифікація: логістична регресія, K -NN, SVM, Ядро SVM, Naive Bayes, Класифікація дерева рішень, Класифікація випадкових лісів, частина 4 – Кластеризація: K-середні, Ієрархічна кластеризація, частина 5 – Вивчення правил асоціації: Apriori, Eclat, частина 6 – Навчання за допомогою підкріплення: верхня межа довіри, вибірка Томпсона, частина 7 Обробка природної мови: Алгоритми моделі «мішок слів» для НЛП, частина 8 – Глибоке навчання: штучні нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, частина 9 – Зменшення розмірності: PCA, LDA, Core PC Частина 10 – Вибір і посилення моделі: k-fold Cross Перевірка, налаштування параметрів, пошук у сітці, XGBoost Також cu rso наповнений практичними вправами на прикладах із реального життя.
Цей курс посів 5 місце в нашому списку найкращі курси Udemy усіх часів.
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: IBM
Ця програма професійного сертифікату розроблена для тих, хто хоче розвинути навички, інструменти та портфоліо робіт для посади аналітика даних початкового рівня або дослідника даних. Для початку не потрібні попередні знання R або програмування!
У цій програмі професійного аналізу та візуалізації даних за допомогою програми сертифікації Excel і R ви зануритеся в роль аналітика даних або дослідника даних і розвинете навички, необхідні для роботи з різними джерелами даних і застосування потужних інструментів, таких як Excel , Cognos Analytics і мова програмування R (зокрема: ggplot2, Leaflet і R Shiny), щоб стати професіоналом, керованим даними, і отримати конкурентну перевагу на ринку праці.
До кінця цієї програми ви зможете пояснити ролі аналітика даних і спеціаліста з обробки даних.
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Udemy
Працюючи, ви можете навчитися програмувати на R!
Доступні численні курси та конференції R. R, з іншого боку, має дуже круту криву навчання, і студенти часто відчувають себе приголомшеними. Цей курс унікальний!
Це справжній покроковий курс. Кожен новий підручник спирається на те, що ми вже вивчили, і робить нас на крок далі.
Після кожного відео ви дізнаєтесь нову цінну концепцію, яку зможете негайно застосувати. Найкраще те, що ви вчитеся на прикладах із реального життя.
Цей курс наповнений реальними аналітичними завданнями, які ви навчитеся вирішувати. Деякі з них ви будете розв’язувати разом, а інші зададуть вам як домашнє завдання.
Одним словом, цей курс розроблено для всіх рівнів кваліфікації, і навіть якщо ви не маєте досвіду програмування чи статистики, ви досягнете успіху в цьому курсі!
ВИБІР
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Університет Дьюка
Ви дізнаєтесь, як аналізувати та візуалізувати дані в R і створювати відтворювані звіти про аналіз даних, продемонструвати концептуальне розуміння уніфікованої природи статистичного висновку, виконувати частотні та байєсовські статистичні висновки та моделювання для розуміння природних явищ і прийняття рішень на основі даних, спілкування статистичні результати правильно, ефективно та в контексті, не покладаючись на статистичний жаргон, і критикуйте твердження на основі даних у цій спеціалізації.
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Edureka!
Навчання «Аналіз даних із R» допоможе вам набути досвіду програмування на R, маніпулювання даними, дослідницького аналізу даних, візуалізації даних, інтелектуального аналізу даних, регресії, аналізу настроїв і використання R Studio для бізнес-кейсів, реального життя в роздрібній торгівлі та соціальних мережах.
Навчальний курс Data Analytics with R від edureka спеціально розроблений, щоб надати знання та навички, необхідні, щоб стати успішним професіоналом аналітики. Він починається з фундаментальних концепцій, таких як маніпулювання даними та пошуковий аналіз даних, а потім переходить до більш складних тем, таких як ансамблеві дерева рішень і спільна фільтрація.
Навчання Data Analytics with R засвідчує вас як експерта з найпоширенішого інструменту аналізу. «R» є інструментом вибору для дослідників даних завдяки його статистичним властивостям, можливості побудови графіків, низькій вартості та багатому набору пакетів.
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Гарвардський університет
У цьому курсі мова програмування R викладається в контексті статистичних даних і статистичного аналізу в науках про життя.
Ми дізнаємось про основи статистичного висновку та про те, як обчислювати значення чи довірчі інтервали під час аналізу даних за допомогою коду R. Ми надаємо приклади програмування R таким чином, щоб зв’язок між концепціями та реалізацією був зрозумілим. Набори задач програмування R використовуватимуться для перевірки розуміння та здатності здійснювати базовий аналіз даних.
Ми використовуватимемо методи візуалізації, щоб дослідити нові набори даних і визначити найкращий підхід. Якщо дані не відповідають припущенням, які вимагаються стандартними підходами, ми опишемо надійні статистичні методи як альтернативу. Ви дізнаєтеся про основи проведення відтворюваних досліджень шляхом аналізу даних за допомогою сценаріїв R.
Це може вас зацікавити:
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Edureka!
Сертифікована програма Edureka Data Science Training навчить вас використовувати R для опанування алгоритмів машинного навчання, таких як кластеризація K-Means, дерева рішень, випадковий ліс і наивний Байєс.
Цей навчальний курс Data Science with R охоплює статистику, часові ряди, інтелектуальний аналіз тексту та вступ до глибинного навчання. Під час курсу програмування R ви реалізовуватимете реальні випадки використання в медіа, охороні здоров’я, соціальних мережах, авіації та кадрових галузях.
Наука про дані визначається як «концепція об’єднання статистики, аналізу даних і пов’язаних з ними методів» для «розуміння й аналізу реальних явищ» за допомогою даних. Навчання Data Science Training використовує методи та теорії, взяті з різних галузей математики, статистики, науки про дані та інформатики, включаючи машинне навчання, класифікацію, кластерний аналіз, аналіз даних, дані та візуалізацію.
Курс сертифікації Data Science навчить вас аналізувати та візуалізувати різні набори даних, а також різні алгоритми машинного навчання, такі як кластеризація K-Means, дерева рішень, випадковий ліс і наивний Байєс.
ВИБІР
Категорія: Комп'ютерні науки -- Розроблено: Університетом Джонса Гопкінса
Цей курс навчить вас, як програмувати на R і як використовувати R для ефективного аналізу даних. Ви дізнаєтесь, як встановити та налаштувати програмне забезпечення, необхідне для середовища статистичного програмування, а також як описати загальні концепції мови програмування, оскільки вони реалізовані на статистичній мові високого рівня.
Курс охоплює практичні проблеми статистичних обчислень, такі як програмування на R, читання даних на R, доступ до R-пакетів, написання R-функцій, налагодження, профілювання R-коду, організація та коментування R-коду тощо. Будуть надані приклади тематичної роботи з аналізу статистичних даних.
Це може вас зацікавити:
Часті запитання (FAQ) про програмування на R
Для початку більшості курсів програмування на R не потрібен попередній досвід програмування.
Багато з цих курсів розроблені, щоб познайомити студентів із мовою програмування R на базовому рівні, пропонуючи основи програмування та статистики для тих, хто не має попереднього досвіду.
Завершивши курс програмування на R, ви зазвичай отримуєте сертифікат про проходження. Ці сертифікати видаються платформою електронного навчання або навчальною установою, яка пропонує курс, і можуть відрізнятися за формою та терміном дії.
Багато з цих сертифікатів визнаються галуззю і можуть бути корисними для покращення вашого резюме та перспектив працевлаштування.
Так, можна вивчити R самостійно, використовуючи безкоштовні онлайн-ресурси, такі як підручники, відео та офіційна документація R.
Проте структурований курс може запропонувати вам більш узгоджений і систематичний шлях навчання, а також доступ до практичних проектів, іспитів і, можливо, спілкування з викладачами та іншими студентами.
Час, необхідний для вивчення R до професійного рівня, може відрізнятися залежно від часу, який ви витрачаєте на навчання, і вашого попереднього досвіду програмування та статистики. Курси можуть варіюватися від кількох тижнів до кількох місяців.
Щоб отримати поглиблені практичні знання, вам, можливо, доведеться присвятити кілька місяців навчання та практики.
R — це мова, спеціально розроблена для статистичного аналізу та візуалізації даних, з великою колекцією доступних пакетів і бібліотек. Він особливо сильний у статистиці та широко використовується в академічних дослідженнях, науці про дані та біотехнологіях тощо.
Хоча інші мови, такі як Python, також популярні в області аналізу даних, R віддають перевагу тим, хто шукає більш спеціалізоване рішення для статистики.
