11 der besten Online-Kurse zur R-Programmierung (2024)

In diesem Artikel finden Sie die besten Kurse zum Programmieren in R, die auf den wichtigsten E-Learning-Plattformen der Welt verfügbar sind. Kurse verschiedener Niveaus, die Ihnen ein Zertifikat geben.
Die besten virtuellen Kurse zum Programmieren in R

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Wenn Sie nach einer Google-Suche nach „Die besten Online-Kurse zur R-Programmierung“ oder einer ähnlichen Suche so weit gekommen sind, geben wir Ihnen eine Antwort, indem wir die Programmiersprache R als freie Softwareumgebung definieren (Kontolizenz GNU GLP) und interpretierte Codesprache, was eu bedeutet, dass die Programmiersprache R die Anweisungen direkt ausführt, ohne vorherige Kompilierung des Programms in Maschinensprachenanweisungen.

Die Programmiersprache R ist dank ihrer speziellen Datenvisualisierungsfunktionen und einer Vielzahl statistischer Tools eine der am häufigsten verwendeten Sprachen in der Data Science- oder Big Data-Branche.

 

Was ist die Programmiersprache in R

Laut Wikipedia ist R eine Programmiersprache und -umgebung mit Schwerpunkt auf statistischer Analyse. R wurde als freie Software-Neuimplementierung der S-Sprache geboren, die mit Unterstützung für den statischen Bereich hinzugefügt wurde. Es ist eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen in der wissenschaftlichen Forschung und ist auch in den Bereichen maschinelles Lernen, Data Mining, biomedizinische Forschung, Bioinformatik und Finanzmathematik sehr beliebt. Dazu trägt die Möglichkeit bei, verschiedene Bibliotheken oder Pakete mit Berechnungs- und Grafikfunktionalitäten zu laden.

Mit der Programmiersprache R können Sie lineare und logistische Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, klassische statistische Tests, Gruppierungen, Clustering, Klassifizierungen und unzählige andere statistische Techniken erstellen.

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Ohne Zweifel ist R eine der am häufigsten verwendeten Sprachen in der statistischen Forschung. da es Forschern ermöglicht, recht einfach hochwertige Grafiken zu erstellen, einschließlich mathematischer Symbole und Formeln, wann immer dies erforderlich ist.

Eigenschaften der Programmiersprache in R studieren?

Die Programmiersprache R verfügt über eine Reihe leistungsstarker statistischer und grafischer Tools, mit denen Programmierer ihre eigenen Funktionen definieren können. Aus diesem Grund ist die Programmiersprache R sehr beliebt in Projekten, die sich auf Folgendes konzentrieren:

  • Wissenschaftliche Untersuchung.
  • Datenmanipulation.
  • Statistische Analyse.
  • Künstliche Intelligenz.
  • Automatisches Lernen oder maschinelles Lernen.
  • grafische Techniken.
  • Modellierung und Vorhersagen.
  • Finanzmathematik.
  • Bioinformatik.
  • biomedizinische Forschung.

Kurse und Programme zur Programmierung in der Sprache R, die sich mit diesen Themen befassen, sind ideal, um ihre Möglichkeiten optimal zu nutzen.

Finden Sie in diesem Artikel Informationen zu Programmierkursen in R.
Virtuelle Kurse, MOOCs und andere Arten von fortgeschrittenen virtuellen Studien wie Professional Certificates, Specialized Programs, Expertrack, Microcredentials, neben anderen Studienformaten, die von den wichtigsten E-Learning-Plattformen der Welt entwickelt wurden.

Von weltbekannten Plattformen wie Coursera, edX, Future Learn, Udemy, Linkedin Learning, CFI, Edureka und anderen finden Sie in diesem Beitrag Kurse, die von Tausenden von früheren Studenten hoch geschätzt werden, was Ihnen helfen wird, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, für welche Sie sich entscheiden Wählen Sie den für Ihre Ziele am besten geeigneten Kurs.

Wo kann man einen Programmierkurs in R studieren?

R-Programmierkurse finden Sie in vielen Quellen, einschließlich YouTube. Vielleicht bieten einige der webbasierten Plattformen qualitativ hochwertige Studien an. Bei AulaPro haben wir jedoch die Plattformen ausgewählt, die unserer Meinung nach weltweit die wichtigsten im Online-Studium sind, und es geschafft, über das hinauszugehen, was mit einem Video erreicht werden kann, indem wir eine hochmoderne Lernerfahrung entwickeln, die aus Videos besteht . , herunterladbare Dokumente, Online-Prüfungen, virtuelle Projekte, Simulatoren und Sandbox und schließlich eine Belohnung für die Anstrengung mit einem Abschlusszertifikat, das im Allgemeinen einen Bruchteil dessen kostet, was es aufgrund der Qualität seines Inhalts wirklich wert sein könnte.

Diese niedrigen Preise können nur dank der Lernumgebung angeboten werden, die Online-Bildung bietet, und die es wiederum den Entwicklern dieser Studien ermöglicht hat, Zehntausende von Studenten in verschiedenen Teilen der Welt zu erreichen. Mit anderen Worten, die Skalierbarkeit, die eLearning bietet, ermöglicht es, die Kosten für die Erstellung eines virtuellen Kurses mit hohem akademischen Inhalt, wie alle, die Sie in dieser Liste finden, auf viel mehr Studenten zu verteilen als auf die Gruppe von 20 oder 30 Studenten, die dies könnten einen Präsenzunterricht besuchen.

In diesem Sinne werden die Studien auf dieser Liste von renommierten Universitäten entwickelt, die in internationalen Rankings die ersten Plätze belegen, von weltbekannten Technologieunternehmen, von internationalen Experten, die sich als Trainer bewährt haben, und der Öffentlichkeit durch Nutzung von zur Verfügung gestellt Plattformen mit den fortschrittlichsten technologischen Entwicklungen, in Bezug auf Lernerfahrung, oder durch Plattformen, die auf das Thema spezialisiert sind.

Die Kurse haben unterschiedliche Vertiefungsstufen. Von kurzen Kursen, die sich mit einem bestimmten Thema befassen, mit einer Widmungszeit, die 6 Wochen nicht überschreitet, bis hin zu robusten Studienprogrammen, die über einen Zeitraum von 6 bis 10 Monaten verfügen, können dem Studenten ein tiefes Wissen und sogar die Fähigkeit geben, sich zu wenden Höhepunkt seiner beruflichen Laufbahn.

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In diesem Artikel finden Sie Programmierstudien in R von:

  • Coursera
  • LinkedIn Learning
  • Zukunft lernen
  • Udemy
  • EDX
  • Edureka

EMPFOHLENE VIRTUELLE PROGRAMMIERKURSE IN R

KURSE IN DIESEM ANGEBOT

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Kategorie: Data Science – Entwickelt von: Johns Hopkins University

Stammdatenvisualisierung mit R

Tauchen Sie ein in die Welt der Datenvisualisierung mit „Datenvisualisierung mit R-Spezialisierung“, einem Programm für Studenten, die Daten durch fesselnde visuelle Geschichten vermitteln möchten. Diese fünfstufige Reise nutzt die statistische Leistungsfähigkeit von R, um ansprechende statische Bilder und dynamische interaktive Dashboards zu erstellen, die für eine Vielzahl von Zielgruppen geeignet sind.

Grundbestandteile der Spezialisierung

Von Daten zu visuellen Geschichten in R

Verwenden Sie R, um Rohdaten in überzeugende Erzählungen umzuwandeln. Diese Spezialisierung deckt alles von grundlegenden Visualisierungstechniken bis hin zu anspruchsvollen interaktiven Dashboards ab und stellt sicher, dass Sie Daten auf wirkungsvollste Weise präsentieren können.

Praktisches Lernprojekt 

Entdecken Sie verschiedene Visualisierungen: Experimentieren Sie mit verschiedenen Visualisierungsmethoden zur Darstellung von Daten und verbessern Sie so Ihre Fähigkeit, Bilder zu erstellen, die auf bestimmte Datensätze und Zielgruppenbedürfnisse zugeschnitten sind.

Erstellen Sie gemeinsam nutzbare Forschungsprodukte: Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung reproduzierbarer und gemeinsam nutzbarer Visualisierungen, die Förderung der Zusammenarbeit und die Erweiterung Ihres Wissensumfangs.

Wichtigste Ergebnisse Nach Abschluss dieser Spezialisierung sind Sie in der Lage, aussagekräftige Visualisierungen zu entwerfen, Ihre Präsentationen auf unterschiedliche Zielgruppen zuzuschneiden und Ihre Erkenntnisse online zu veröffentlichen, um Ihre Datengeschichten zugänglich und ansprechend zu gestalten.

Schließlich ist diese „Datenvisualisierung mit R-Spezialisierung“ Ihr Weg, das Data Storytelling zu meistern. Ganz gleich, ob Sie Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten verbessern möchten oder sich einfach nur für die Visualisierung von Daten begeistern, dieses Programm bietet die Werkzeuge und das Wissen, um komplexe Datensätze in überzeugende Erzählungen umzuwandeln. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise zur Datenvisualisierung und erwecken Sie Ihre Datengeschichten zum Leben.

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Kategorie: Informatik -- Entwickelt von: Johns Hopkins University

Stellen Sie die richtigen Fragen, bearbeiten Sie Datensätze und erstellen Sie Visualisierungen, um Ergebnisse zu kommunizieren.

Diese Spezialisierung deckt grundlegende datenwissenschaftliche Tools und Techniken ab, darunter das Abrufen, Bereinigen und Untersuchen von Daten, das Programmieren in R und das Durchführen reproduzierbarer Forschung. Studierende, die diese Spezialisierung abschließen, werden auf die Spezialisierung Data Science: Statistics and Machine Learning vorbereitet, in der sie ein Datenprodukt mit realen Daten erstellen.

Die fünf Kurse in dieser Spezialisierung sind die gleichen Kurse, die die erste Hälfte der Data Science-Spezialisierung ausmachen. Diese Spezialisierung wird für Studierende angeboten, die zuerst den grundlegenden Teil des Lehrplans beginnen und abschließen möchten, bevor sie zu den fortgeschritteneren Themen der Datenwissenschaft übergehen: Statistik und maschinelles Lernen.

 
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Kategorie: Informatik – Entwickelt von: Google

Der siebte Kurs des Google Data Analytics-Zertifikats ist dieser. Nach Abschluss dieser Kurse erwerben Sie die Kenntnisse und Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich für eine Einstiegsposition als Datenanalyst zu bewerben. In diesem Kurs lernen Sie R, eine Programmiersprache. Sie lernen, mit R in der von RStudio bereitgestellten Umgebung zu arbeiten. In diesem Kurs werden auch Software-Tools und -Programme behandelt, die nur für R gelten, einschließlich R-Pakete. Sie erfahren, wie R es Ihnen ermöglicht, Daten effektiver zu bereinigen, zu organisieren, zu analysieren, zu visualisieren und zu melden. Die aktuellen Datenanalysten von Google werden Sie weiterhin anleiten und praktische Beispiele dafür liefern, wie Sie typische Datenanalystenjobs mit den besten Tools und Ressourcen ausführen.

Studenten, die dieses Zertifikatsprogramm absolvieren, sind in der Lage, sich für Jobs als Datenanalysten auf Einstiegsebene zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Dieser Kurs ist Teil von Google Data Analytics Professional-Zertifikat.

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Kategorie: Informatik – Entwickelt von: Udemy

Interessieren Sie sich für den Bereich maschinelles Lernen? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie! Dieser Kurs wurde von zwei professionellen Datenwissenschaftlern entwickelt, damit wir unser Wissen teilen und Ihnen helfen können, komplexe Theorien, Algorithmen und Codierungsbibliotheken auf einfache Weise zu erlernen.

Wir führen Sie Schritt für Schritt in die Welt des maschinellen Lernens.

Mit jedem Tutorial entwickeln Sie neue Fähigkeiten und verbessern Ihr Verständnis dieses herausfordernden, aber lukrativen Teilgebiets der Datenwissenschaft.

Dieser Kurs macht Spaß und ist spannend, aber gleichzeitig vertiefen wir uns in maschinelles Lernen.

Es ist wie folgt aufgebaut: Teil 1 – Datenvorverarbeitung Teil 2 – Regression: Einfache lineare Regression, multiple lineare Regression, polynomiale Regression, SVR, Entscheidungsbaum-Regression, Random-Forest-Regression Teil 3 – Klassifizierung: logistische Regression, K-NN, SVM, Kernel-SVM, Naive Bayes, Entscheidungsbaum-Klassifizierung, Random-Forest-Klassifizierung Teil 4 – Clustering: K-Means, Hierarchisches Clustering Teil 5 – Lernen von Assoziationsregeln: Apriori, Eclat Teil 6 – Lernen durch Verstärkung: Obere Konfidenzgrenze, Thompson-Sampling Teil 7 – Natural Language Processing: Bag-of-Words Model Algorithms for NLP Part 8 – Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks Part 9 – Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Core PC Part 10 – Model Selection and Strengthening: k-fold Cross Validierung, Parameter-Tuning, Grid-Suche, XGBoost Auch die cu rso ist vollgepackt mit praktischen Übungen, die auf realen Beispielen basieren.

Dieser Kurs erreichte den 5. Platz in unserer Liste der die besten Udemy-Kurse aller Zeiten.

Kategorie: Informatik -- Entwickelt von: IBM

Dieses Professional Certificate-Programm richtet sich an alle, die Fähigkeiten, Tools und ein Arbeitsportfolio für eine Position als Datenanalyst oder Datenwissenschaftler auf Einstiegsebene entwickeln möchten. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse in R oder Programmierung erforderlich!

In diesem Zertifizierungsprogramm für professionelle Datenanalyse und -visualisierung mit Excel und R tauchen Sie in die Rolle eines Datenanalysten oder Datenwissenschaftlers ein und entwickeln die erforderlichen Fähigkeiten, um mit einer Vielzahl von Datenquellen zu arbeiten und leistungsstarke Tools wie Excel anzuwenden , Cognos Analytics und die Programmiersprache R (einschließlich: ggplot2, Leaflet und R Shiny), um ein datengesteuerter Profi zu werden und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt zu verschaffen.

Am Ende dieses Programms können Sie die Rollen des Datenanalysten und des Datenwissenschaftlers erklären.

Kategorie: Informatik – Entwickelt von: Udemy

Auf diese Weise können Sie lernen, in R zu programmieren!

Es stehen zahlreiche R-Kurse und Konferenzen zur Verfügung. R hingegen hat eine sehr steile Lernkurve und die Schüler fühlen sich oft überfordert. Dieser Kurs ist einzigartig!

Dies ist ein echter Schritt-für-Schritt-Kurs. Jedes neue Tutorial baut auf dem auf, was wir bereits gelernt haben, und bringt uns einen Schritt weiter.

Nach jedem Video haben Sie ein wertvolles neues Konzept gelernt, das Sie sofort anwenden können. Das Beste daran ist, dass Sie von Beispielen aus dem wirklichen Leben lernen.

Dieser Kurs ist vollgepackt mit analytischen Herausforderungen aus der realen Welt, die Sie zu lösen lernen werden. Einige davon werden gemeinsam gelöst, andere werden Ihnen als Hausaufgabe zugeteilt.

Kurz gesagt, dieser Kurs wurde für alle Fähigkeitsstufen entwickelt, und selbst wenn Sie keinen Hintergrund in Programmierung oder Statistik haben, werden Sie in diesem Kurs erfolgreich sein!

 
 
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Kategorie: Informatik -- Entwickelt von: Duke University

Sie lernen, wie Sie Daten in R analysieren und visualisieren und reproduzierbare Datenanalyseberichte erstellen, ein konzeptionelles Verständnis der einheitlichen Natur statistischer Inferenz demonstrieren, frequentistische und bayessche statistische Inferenz und Modellierung durchführen, um natürliche Phänomene zu verstehen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, kommunizieren statistische Ergebnisse korrekt, effektiv und im Kontext, ohne sich auf Statistikjargon zu verlassen, und kritisieren datenbasierte Behauptungen in dieser Spezialisierung.

Kategorie: Informatik -- Entwickelt von: Edureka!

Die Schulung „Datenanalyse mit R“ hilft Ihnen dabei, Fachwissen in R-Programmierung, Datenmanipulation, explorativer Datenanalyse, Datenvisualisierung, Data Mining, Regression, Stimmungsanalyse und der Verwendung von R Studio für Geschäftsfallstudien zu entwickeln.

Der Data Analytics with R-Trainingskurs von edureka wurde speziell entwickelt, um das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher Analytics-Profi zu werden. Es beginnt mit grundlegenden Konzepten wie Datenmanipulation und explorativer Datenanalyse, bevor es zu fortgeschritteneren Themen wie Ensemble-Entscheidungsbäumen und kollaborativem Filtern übergeht.

Das Data Analytics with R Training zertifiziert Sie als Experte für das meistgenutzte Analysetool. „R“ ist das Tool der Wahl für Data Scientists aufgrund seiner statistischen Leistungsfähigkeit, grafischen Fähigkeiten, niedrigen Kosten und einer umfangreichen Suite von Paketen.

Kategorie: Informatik -- Entwickelt von: Harvard University

In diesem Kurs wird die Programmiersprache R im Zusammenhang mit statistischen Daten und statistischen Analysen in den Lebenswissenschaften vermittelt.

Wir lernen die Grundlagen der statistischen Inferenz und wie man Werte oder Konfidenzintervalle berechnet, während man Daten mit R-Code analysiert.Wir geben Beispiele für die R-Programmierung so, dass der Zusammenhang zwischen Konzept und Implementierung klar wird. R-Programmierungsproblemsätze werden verwendet, um das Verständnis und die Fähigkeit zur Implementierung grundlegender Datenanalysen zu testen.

Wir werden Visualisierungstechniken verwenden, um neue Datensätze zu untersuchen und den besten Ansatz zu bestimmen. Wenn die Daten nicht den Annahmen entsprechen, die für Standardansätze erforderlich sind, werden wir robuste statistische Techniken als Alternativen beschreiben. Sie lernen die Grundlagen der Durchführung reproduzierbarer Forschung, indem Sie Daten mit R-Skripten analysieren.

 

Kategorie: Informatik -- Entwickelt von: Edureka!

Das R Certified Data Science Training von Edureka lehrt Sie, wie Sie mit R maschinelle Lernalgorithmen wie K-Means-Clustering, Entscheidungsbäume, Random Forest und Naive Bayes beherrschen.

Dieser Data Science with R-Trainingskurs behandelt Statistiken, Zeitreihen, Text Mining und eine Einführung in Deep Learning. Während des R-Programmierkurses implementieren Sie reale Anwendungsfälle aus den Bereichen Medien, Gesundheitswesen, soziale Medien, Luftfahrt und Personalwesen.

Data Science ist definiert als ein „Konzept zur Vereinheitlichung von Statistik, Datenanalyse und den damit verbundenen Methoden“, um mithilfe von Daten „echte Phänomene zu verstehen und zu analysieren“. Data Science Training verwendet Techniken und Theorien, die aus einer Vielzahl von Bereichen in den weiten Bereichen Mathematik, Statistik, Data Science und Informatik stammen, einschließlich maschinelles Lernen, Klassifikation, Clusteranalyse, Data Mining, Daten und Visualisierung.

Der Data-Science-Zertifizierungskurs vermittelt Ihnen, wie Sie verschiedene Datensätze analysieren und visualisieren, sowie verschiedene Machine-Learning-Algorithmen wie K-Means-Clustering, Entscheidungsbäume, Random Forest und Naive Bayes.

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Kategorie: Informatik -- Entwickelt von: Johns Hopkins University

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie in R programmieren und wie Sie R für eine effektive Datenanalyse einsetzen. Sie lernen, die für eine statistische Programmierumgebung erforderliche Software zu installieren und zu konfigurieren sowie generische Programmiersprachenkonzepte zu beschreiben, wie sie in einer statistischen Hochsprache implementiert sind.

Der Kurs behandelt praktische Probleme in der statistischen Berechnung, wie z. B. Programmieren in R, Lesen von Daten in R, Zugreifen auf R-Pakete, Schreiben von R-Funktionen, Debuggen, Profilieren von R-Code, Organisieren und Kommentieren von R-Code usw. Es werden Beispiele aktueller Arbeiten in der statistischen Datenanalyse gegeben.

Häufig gestellte Fragen (FAQs) zur Programmierung in R

Für die meisten R-Programmierkurse sind keine Vorkenntnisse in der Programmierung erforderlich.

Viele dieser Kurse zielen darauf ab, Studenten von Grund auf mit der Programmiersprache R vertraut zu machen, und bieten Programmier- und Statistikgrundlagen für diejenigen ohne Vorkenntnisse.

Wenn Sie einen R-Programmierkurs abschließen, erhalten Sie in der Regel ein Abschlusszertifikat. Diese Zertifikate werden von der E-Learning-Plattform oder der akademischen Einrichtung, die den Kurs anbietet, ausgestellt und können in Form und Gültigkeit variieren.

Viele dieser Zertifikate werden von der Branche anerkannt und können bei der Verbesserung Ihres Lebenslaufs und Ihrer Berufsaussichten hilfreich sein.

Ja, es ist möglich, R selbst zu erlernen, indem man kostenlose online verfügbare Ressourcen wie Tutorials, Videos und offizielle R-Dokumentation nutzt.

Ein strukturierter Kurs könnte Ihnen jedoch einen kohärenteren und systematischeren Lernpfad sowie Zugang zu praktischen Projekten, Prüfungen und möglicherweise der Interaktion mit Dozenten und anderen Studenten bieten.

Die erforderliche Zeit, um R auf einem kompetenten Niveau zu erlernen, kann abhängig von der Zeit, die Sie mit dem Lernen verbringen, und Ihren bisherigen Erfahrungen mit Programmierung und Statistik variieren. Die Kurse können zwischen einigen Wochen und mehreren Monaten variieren.

Um vertiefte, praktische Kenntnisse zu erlangen, müssen Sie möglicherweise mehrere Monate Studium und Praxis aufwenden.

R ist eine Sprache, die speziell für die statistische Analyse und Datenvisualisierung entwickelt wurde und über eine umfangreiche Sammlung an Paketen und Bibliotheken verfügt. Es ist besonders stark in der Statistik und wird unter anderem in der akademischen Forschung, Datenwissenschaft und Biotechnologie häufig eingesetzt.

Obwohl auch andere Sprachen wie Python im Bereich der Datenanalyse beliebt sind, wird R von denjenigen bevorzugt, die eine speziellere Lösung für Statistiken suchen.

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