Разное

Курсы r язык: обучение на аналитика онлайн — Skillbox

Содержание

Бесплатный видео курс “Язык R для пользователей Excel”

Бесплатный видео курс «Язык R для пользователей Excel»


Project maintained by selesnow
Hosted on GitHub Pages — Theme by mattgraham

Menu:

Описание

Вводный курс по языку программирования R для тех, кто привык всю работу с данными реализовывать средствами Excel. Пока планируется 11 уроков, которые помогут вам без навыков программирования перейти от Excel к R.

В ходе курса мы разберём некоторые пакеты входящие в ядро библиотеки tidyverse, и научимся основным операциям которые вам понадобятся для работы с данными, начиная от загрузки до их визуализации.

Курс рассчитан на начинающих, поэтому если у вас есть коллеги которые до сих пор сидят в Excel, есть хороший повод перевести их на более современный инструмент для работы с данными.

Пока планирую выкладывать 1 урок в неделю, ориентировочная длительность курса 23 марта 2020 — 1 июня 2020.

По мере выходна новых уроков ссылки на материалы и видео будут становиться активными.

Поддержать автора курса

Все материалы и видео лекции курса совершенно бесплатны, но при желании вы можете поддержать автора курса переводом произвольной суммы, для этого перейдите по ссылке

Программа


1. Установка языка R и среды разработки RStudio

Видео

Тест

2. Основные структуры данных в R и установка и подключение пакетов

Видео

Тест

3. Чтение данных из TSV, CSV, Excel файлов и Google Таблиц

Видео

Тест

5. Пакет dplyr: Добавление новых вычисляемых столбцов, mutate, mutate_if, mutate_at, mutate_all

Видео

Тест

6. Пакет dplyr: Группировка и агрегация данных

Видео

Тест

7. Вертикальное и горизонтальное объединение таблиц

Видео

Тест

8. Оконные функции в R

Видео

Тест

9. Преобразование таблиц из широкого формата в длинный и наоборот

Видео

Тест

10. Работа с вложенными столбцами

Видео

Тест

12. Построение графиков слой за слоем в ggplot2

Видео

Тест

13. Применение тем и изменение элементов графика в ggplot2

Видео

Тест

Ссылки

Автор курса

Алексей Селезнёв, Head of analytics dept. at Netpeak

Telegram канал автора: R4marketing

Сайт с документацией к пакетам: selesnow.github.io

email: [email protected]

skype: selesnow

facebook: facebook.com/selesnow

linkedin: linkedin.com/in/selesnow

blog: alexeyseleznev.wordpress.com

Попробуй R / Хабр

С утра я обнаружил у себя в почте приятный предновогодний сюрприз: Code School совместно с O’Reilly выпустили бесплатный курс по языку R.

Курс выполнен в традициях Code School, т.е. его запросто можно пройти в браузере за пару-другую перерывов на кофе. Для этого даже не потребуется регистрация.


Курс поделен на восемь уровней, каждый из которых займет не более 10-15 минут:

  1. Синтаксис R — Легкое введение в выражения, переменные и функции языка R.
  2. Векторы — Группировка значений в векторы и последующее работа с ними.
  3. Матрицы — Создание и отображение двумерных наборов данных.
  4. Суммарная статистика — Просчет и построение базовых графиков: абсолютного, среднего и квадратичного отклонений.
  5. Факторы — Создание и построение графиков с категоризированными данными.
  6. Фреймы данных — Организация значений во фреймы, загрузка фреймов из файлов и их объединение.
  7. Работа с реальными данными — Проверка на корреляцию между наборами данных, линейные модели.
  8. Установка дополнительных пакетов — Расширение R с помощью дополнительных библиотек.

Получился эдакий брифинг по возможностям языка, рассчитаный на человека с любым уровнем понимания темы и имеющиего базовые навыки программирования. Получилось качественно и очень интересно — хотя, признаюсь, я и далек от этой области знаний.

Язык R — не первая тема, которая затрагивается в Code School бесплатно. До этого уже были выпущены

Кроме того, на начало 2013 года Code School запланировали выпуск бесплатного курса Try Objective-C, который сейчас разрабатывается как побочный продукт их успешной кампании на Kickstarter.

Комментарий от хабраюзера barmaley_exe:

А ещё по R’у есть серия видео, которые

These were created as a supplement for the online course Stats 1 on Coursera (taught by Andrew Conway). They are an hour of content in total.

и курс на Coursera Computing for Data Analysis, вскоре стартующий.

Изучение языка R для новичков: с чего начать?

Содержание статьи

Научитесь использовать R для решения бизнес-задач
на курсе «Бизнес-аналитик» от SF Education!

Статья доступна в аудиоверсии

Почему-то принято считать, что научиться программировать на языке R сложно.

Если тут есть люди, которые уже это умеют, скажите – вы согласны с такой позицией? Лично я – нет. R – не единственный язык программирования, который мне довелось изучать, но процесс погружения в него был максимально интересным и легким, по крайней мере для меня.

А что нужно, чтобы все прошло так легко? С чего начать? Как не зайти в тупик? На эти и другие вопросы отвечаем ниже!

Нужно ли уже уметь программировать, чтобы освоить R? 

Нет, вообще не обязательно. Синтаксис языка (по крайней мере, основных библиотек) достаточно читаем, понятен и изящен – вам не составит труда понимать чужой код, если Вы знаете английский язык на более-менее адекватном уровне.

R работает по принципу калькулятора: написал строчку – выполнил, написал еще одну – выполнил снова. Можешь и весь код написать, на здоровье, — главное, чтобы самому автору было удобно и комфортно. В этом вообще прелесть скриптовых языков, каким и является R.

Если говорить про более сложные и редкие библиотеки – там, конечно, могут встречаться очень разные сюрпризы (их все-таки пишут обычные люди, как мы с вами). Однако, будем откровенны – если вы совсем новичок и с трудом понимаете код – едва ли вы полезете в суперсложные библиотеки, верно? А к тому моменту, как вы дорастете до них, конструкции этих библиотек станут вам уже привычны и понятны.

Таким образом, знать какой-то традиционный язык программирования (например, C++) или какой-то аналогичный (например, Python), чтобы стартануть в R – совсем не обязательно. Более того, я бы рекомендовал начинать с R, если вы не умеете программировать вовсе – это неплохая площадка для старта. Вы сможете пощупать все; сможете понять, как результат программы зависит от вашего кода; сможете поразбираться в ошибках и прочувствовать, когда и почему они возникают.

Это все очень ценно для новичка. И что важно – вам по минимуму придется отвлекаться на «борьбу» с операционной системой и прочими внешними факторами. Да, это камень в огород коллеги, языка Python, где такие «танцы с бубном» вокруг вашего Windows/Linux приходится выплясывать с завидной периодичностью.

С чего начать изучение языка R, чтобы процесс прошел быстро?

Если Вы совсем новичок в программировании, советую для начала почитать, как вообще работает компьютер и что такое «программирование». Т.е. как связаны программы, которые вы пишите; машинный код и работа железа. Это будет полезно всем – и вообще не важно, на каком языке.

Далее – познакомьтесь с инфраструктурой, которая сложилась вокруг R. Что такое язык R, как и для чего он был создан, где находятся основные библиотеки, кто их пишет, как их подключать, в чем писать код, как работать с RStudio и так далее. Это базовые вещи – еще до начала работы было бы хорошо найти ответы на эти вопросы, чтобы потом было понимание цельной картинки.

Следующий шаг уже непосредственно связан с языком – познакомьтесь с типами данных, с основными функциями и библиотеками. Узнайте подробнее про tidyverse, что туда входит, как и для чего с этим работать и так далее?

Сформулируйте для себя – что лично вы хотите от языка? Базовые библиотеки покрывают ваши потребности или нужно подключать сторонние? Если нужны дополнительные модули – поработайте с ними, прочувствуйте их. Большого труда это не составит, все библиотеки простроены по одному принципу, на самом деле.

И так дальше до бесконечности. Библиотек очень много, они наверняка покроют почти все ваши задачи, так что совершенно нет смысла учить все и сразу. Узнавайте что-то новое по мере возникновения потребности – разве это не интересно? Возник новый проект – изучил новую библиотеку или новую функцию, сразу же применил и запомнил на веки. Так и строится процесс обучения таким языкам, как R и Python.

Вот мой личный план, по которому я бы советовал пройтись всем:

  1. Основные типы данных, структуры данных
  2. Загрузка данных из основных источников
  3. Очистка и обработка данных
  4. Функции и циклы
  5. Базовая графика
  6. Продвинутая графика
  7. Далее – исходя из ваших конкретных задач.

Именно в таком порядке я и располагал темы в модуле по языку R в рамках курса по Бизнес-Аналитике. Мне кажется, это классика – умея работать с этими основными вещами, вы с легкостью сможете освоить любую другую библиотеку – это просто вопрос практики и вашего желания.

Как выстроить процесс обучения?

Самое эффективное обучение – на реальных примерах. Однако, учиться на «боевых» данных не всегда разумно, т.к. в жизни все зачастую очень сложно, а сразу погружаться в дебри не хотелось бы. Так что делать, в таком случае?

Решение есть – в RStudio есть большое количество встроенных интересных датасетов, на которых вы сможете отточить почти любой свой навык: построение визуализаций, очистку данных, форматирование таблиц, создание аналитических отчетов, машинное обучение, — словом, что душа пожелает. При этом, если вы еще и историю этих датасетов будете узнавать, процесс станет еще интересней – скучное обучение приобретет оттенок исторической викторины.

Опять же, во время обучения не обязательно делать что-то простое и нудное. Например, с помощью небольшого датасета anscombe вы можете продемонстрировать знаменитый парадокс Анскомбе, блеснуть эрудицией, так еще и навыки программирования отточить. Веселей, чем сортировку пузырьком писать, согласитесь (кто в теме, тот поймет 🙂 ).

Если встроенных датасетов становится мало – отправляемся на Kaggle, ищем подходящий датасет и работаем на нем. Прелесть в том, что на одном наборе данных вы можете отрепетировать сразу множество навыков – так процесс обучения пойдет в разы быстрей.

Смотрите:

  1. Датасет надо загрузить
  2. Данные надо изучить
  3. Потом их надо очистить
  4. Потом их надо обработать и проанализировать
  5. Для этого надо понастроить разных графиков
  6. Если стоит задача что-то рассчитать или спрогнозировать, надо еще и расчеты произвести

Словом, всего лишь один файлик, а поле для деятельности огромное. И кто знает, может именно вы будете в результате щеголять с титулом Kaggle Grandmaster…

Что делать, если освоил базовые вещи? Как не потерять сноровку и не зайти в тупик?

Тут ответ прост. Если у вас так или иначе появляются новые задачи/проекты – используйте язык R для их решения. То, что можно сделать в Экселе, перенесите в R, попрактикуйтесь – это позволит вам сохранить навыки, а может даже и узнать что-то новое.

Еще один вариант – автоматизируйте свою рутину. У каждого из нас есть множество задач, которые мы изо дня в день делаем руками или в полуавтоматическом режиме.

Напишите небольшие скрипты, которые будут решать ваши задачи, – это позволит вам:

  1. Сэкономить кучу времени
  2. Прокачать навыки программирования
  3. Поднять свой профессиональный статус

Еще одно направление, в котором можно двигаться – собственные pet projects или участие в соревнованиях (пусть даже бесплатных). Если у вас есть время – создайте что-то свое с помощью языка R и/или других инструментов; примите участие в конкурсе, где необходимы навыки программирования на R. Все это позволит не только сохранить и приумножить скилл, но и позволит качественно и с пользой для дела провести время.

Ну и последнее – подпишитесь в социальных сетях на ключевых разработчиков, лидеров мнений в этой отрасли, а также на тематические хэштэги. Это позволит вам быть в курсе новостей индустрии, а также вы постоянно будете наталкиваться на какие-то кейсы, что однозначно заставит ваш мозг шевелиться и не забывать накопленные знания.

Эпилог

R – совсем не сложный язык. Даже наоборот, он очень простой и интересный. Главное — грамотно выстроить процесс своего обучения. Не слушайте, что говорят другие: если лично вам этот язык нравится, или он просто поможет вам в решении ваших задач – работайте с ним, даже не раздумывая. Естественно, с учетом пунктов, которые мы рассмотрели выше.  И may the force be with you, как говорится.

Научитесь использовать R для решения бизнес-задач
на курсе «Бизнес-аналитик» от SF Education!

Автор: Андрон Алексанян, СОО «Аптека-Центр», эксперт SF Education

Просто о статистике (с использованием R) (специализация)

Для кого?

Эта специализация адресована всем, кто хочет познакомиться с основами анализа данных, и описания зависимостей между переменными при помощи линейных моделей. Курсы нашей специализации помогут освоить базовые возможности языка статистического программирования R. Наши курсы подойдут в качестве базового курса статистики (или в качестве дополнительного материала к существующему курсу) бакалаврам, магистрантам и аспирантам высших учебных заведений, а также всем, кто хочет освежить университетские знания основ статистики.

О чем?

Статистика всегда считалась сложной дисциплиной, но мы попробуем рассказать о ней просто и понятно. В курсах этой специализации вы познакомитесь с основами статистики или сможете освежить прежние позабытые знания. Вы научитесь представлять свои данные и результаты анализов, строя графики, готовые для публикации и презентации. Вы сможете тестировать гипотезы и строить регрессионные модели. Тесты будут включать не только теоретические вопросы, но и множество практических заданий по анализу реальных данных. Для анализа данных мы будем использовать язык R, который входит в число самых современных средств, позволяющих проводить статистические анализы почти любой сложности. Не бойтесь, даже если раньше вы не сталкивались с программированием, вы сможете научиться писать скрипты на языке R для самых необходимых видов анализа. Закрепить и развить это умение вам помогут задания по написанию скриптов на R на платформе Stepik.org. Каждый курс специализации включает проект по анализу данных. Создание скрипта для анализа и автоматизированного создания отчета — это возможность потренироваться применять знания статистики в условиях, приближенных к реальности.

Продолжительность курса: 5 курсов

Курс 1 «Знакомство с R и базовая статистика»
Курс 2 «Линейная регрессия»
Курс 3 «Линейные модели с дискретными предикторами»
Курс 4 «Обобщенные линейные модели»
Курс 5 «Смешанные линейные модели»

Платформа: Coursera

Запуск: 2018 год

Язык: русский

Курсы иностранных языков

Контакты

адрес: Москва, ул.  Бабаевская, д. 3, каб. 115 (м. Сокольники);

По вопросам обучения:

8-499-268-07-80 (будни 15.00-20.00)

8-968-987-23-21 (будни 12.00-20.00) 

Для справок:

8-916-77-99-787

Обратная связь

эл. почта: [email protected]

О нас (открыть)

Наши цели (открыть)

Наш коллектив (открыть)

Юлия Павловна Волкова  

директор Курсов иностранных языков, 

кандидат педагогических наук, преподаватель английского языка

8-968-987-23-21 (будни 12.00-20.00) 

[email protected]

 

Анна Евгеньевна Голубева 

заместитель директора Курсов иностранных языков,  

преподаватель французского языка 

[email protected]

В нашем коллективе работают исключительно высококвалифицированные специалисты с обширным опытом работы в сфере преподавания иностранных языков студентам вузов и взрослой аудитории на курсах. Многие из наших преподавателей, помимо преподавательской деятельности, занимаются также научной работой и имеют ученые степени. Преподаватели курсов регулярно повышают квалификацию, посещая различные семинары и научные конференции.

 

Мы работаем в одном из учебных корпусов МГЛУ по адресу: 

м. Сокольники, ул. Бабаевская, д. 3. 

По вопросам обучения:

8-499-268-07-80 (будни 15.00-20.00)

8-968-987-23-21 (будни 12.00-20.00) 

Для справок:

8-916-77-99-787

Электронная запись

Официальный сайт университета имени А.И. Герцена

ПОДГОТОВКА К ЕГЭ ПО ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРЕДМЕТАМ

                                                     Программа 96 академических часов (24 занятия, 1 раз в неделю)

Предмет

Стоимость обучения на 2020/2021
учебный год

Английский язык

32 000

Биология

27 500

История

27 500

Литература

27 500

Математика

27 500

Обществознание

27 500

Русский язык

27 500

Программа 68 академических часов (17 занятий, 1 раз в неделю)

Предмет

Стоимость обучения на 2020/2021
учебный год

Английский язык

23 000

Биология

20 000

География

20 000

История

20 000

Литература

20 000

Математика

20 000

Немецкий язык

23 000

Обществознание

20 000

Русский язык

20 000

Физика

20 000

Химия

20 000

ИНТЕНСИВНАЯ ПОДГОТОВКА К ЕГЭ ПО РУССКОМУ ЯЗЫКУ (НА КАНИКУЛАХ)

Продолжительность обучения

Стоимость обучения на 2020/2021
учебный год

                           20 академических часов

                                      9 800

КРАТКОСРОЧНЫЕ КУРСЫ

 ПОДГОТОВКА К НАПИСАНИЮ ЗАДАНИЙ С РАЗВЕРНУТЫМ ОТВЕТОМ

Программа 15 академических часов 

Предмет

Стоимость обучения на 2020/2021
учебный год

Биология

5 000

История

5 000

Литература

5 000

Математика

5 000

Обществознание

5 000

Русский язык

5 000

 Английский язык

5 500

ПРОБНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ЕГЭ

Русский язык

1 700

                                     Математика 1 980
                                   Обществознание 1 700

ПОДГОТОВКА К ДОПОЛНИТЕЛЬНЫМ ВСТУПИТЕЛЬНЫМ ИСПЫТАНИЯМ ТВОРЧЕСКОЙ ИЛИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ

Количество академических часов

Продолжительность обучения

Стоимость обучения на 2020/2021
учебный год

ЖИВОПИСЬ

104

26 занятий, 1 раз в неделю

28 000

28

7 занятий

7 500

РИСУНОК

104

26 занятий, 1 раз в неделю

28 000

28

7 занятий

7 500

КЛАССИЧЕСКИЙ И СОВРЕМЕННЫЙ ТАНЕЦ

32

8 занятий

9 700

РАННЯЯ ПОДГОТОВКА К ЕГЭ ДЛЯ УЧАЩИХСЯ 10 КЛАССОВ.
Программа 66 академических часов (22 занятия, 1 раз в неделю)

Английский язык

22 000

ПОДГОТОВКА К ОЛИМПИАДАМ

Английский язык. Модуль 1.

12 занятий, 1 раз в неделю

20 000

Английский язык. Модуль 2.

6 занятий, 1 раз в неделю

10 000

Подготовительные курсы | Главный портал МПГУ

МПГУ – главная база подготовки педагогических кадров России:  мы готовим тех, кто учит современных школьников, проходит с ними все ступени среднего образования, включая подготовку к единому государственному экзамену.

МПГУ – это единство 15 институтов и  факультетов, и нет такого предмета в школьной программе, по которому наш университет не имел бы специалистов самой высокой квалификации.

МПГУ – это не только прекрасные специалисты в различных областях знаний, но и те, кто твердо знает, как научить предмету и научить сдать предмет на самые высокие оценки. 

Подготовительные курсы МПГУ — это:

    • подготовка к ЕГЭ и ОГЭ,
    • подготовка к экзаменам по творческим и профессиональным дисциплинам,
    • преподаватели самой высокой квалификации,
    • удобный график занятий.

Подготовка слушателей курсов к сдаче ЕГЭ и к  дополнительному вступительному испытанию “Журналистика”  будет осуществляться дистанционно.

 О форме подготовки к экзаменам по творческим дисциплинам (рисунок, живопись. шрифтовая и графическая композиции)  будет сообщено дополнительно.

 

 


6-ти месячные

Начало занятий с 15 октября

Прием заявлений с 26 августа

По каждому предмету занятия проводятся 1 раз в неделю

Время начала занятий — 10.00, длительность занятий 3-4 ак. часа в неделю


8-ми месячные

Начало занятий с 1 октября

Прием заявлений с 26 августа


6-ти месячные

Начало занятий с 15 ноября

Прием заявлений с 15 октября


4-х месячные

Начало занятий с 15 января

Прием заявлений с 2 декабря


2-х месячные

Начало занятий с 15 марта

Прием заявлений с 15 февраля

По каждому предмету занятия

проводятся 1 раз в неделю

Время начала занятий — 18.00

длительность занятий 3-4 ак. часа

10 лучших онлайн-курсов и сертификатов по программированию на R [2021]

Технологии Data Science изменили методы анализа данных, используемые аналитиками. Язык программирования R — одна из таких передовых технологий в области науки о данных. Согласно опросу Burtch Works 2017, 40% опрошенных специалистов по данным предпочитают R. Это, несомненно, самый популярный язык, используемый специалистами по обработке данных во всем мире.

R — это программная среда и язык программирования, специально созданный для статистических вычислений и графических приложений.С момента своего создания он приобрел большую популярность, теперь он стал ведущим инструментом для машинного обучения, анализа и визуализации данных и статистики. В условиях значительного бума в области больших данных каждый день создается множество рабочих мест в области науки о данных, а опыт программирования на R поможет вам вывести вашу карьеру в качестве ученого на новый уровень.

При поиске курса или класса программирования R вы найдете много ресурсов. Но есть несколько курсов хорошего качества, которые доступны бесплатно.Наша команда экспертов тщательно отобрала сертификаты по программированию R самого высокого качества, курсы, классы, учебные пособия и тренинги, доступные в Интернете. В этот список входят как бесплатные, так и платные курсы, которые могут пройти все учащиеся новичка и эксперта. Они не только применимы для изучения науки о данных и машинного обучения, но и одинаково полезны для всех, кто изучает программирование на R для использования в графической и статистической областях.

Это одно из лучших руководств по программированию на R, которое поможет вам освоить программирование в студии R и R с живыми примерами.Вы изучите аналитику данных, науку о данных, статистический анализ, пакеты, функции, GGPlot2.

Более 96 000 студентов прошли этот курс Udemy R. Курс не предполагает каких-либо предварительных знаний или опыта. Он разработан таким образом, что вы можете добиться успеха даже без какой-либо статистической подготовки. Он шаг за шагом проведет вас по крутой кривой обучения R. Вы будете использовать специально разработанные наборы данных, чтобы практиковать навыки, которые вы изучаете в ходе курса.

Курс начинается с обучения основам программирования на R и того, как сочетать концепции программирования и статистики.Затем курс переходит к более сложным темам, таким как матрицы и фреймы данных. Все материалы курса переплетаются с множеством теоретических и реальных примеров для поддержки обучения. Вы изучите новый ценный навык в каждом учебнике, и в каждом разделе вы поймете, как вы можете применить этот навык для решения реальных проблем.

Ключевые особенности

  • Создавайте визуализации, чтобы наилучшим образом захватить ваш анализ и привлечь внимание аудитории
  • Научитесь решать аналитические задачи реальной жизни
  • Узнайте, как настроить R studio в соответствии со своими предпочтениями
  • Узнайте, как создавать и использовать векторы и матрицы в R
  • Узнайте, как устанавливать пакеты в R
  • Практикуйтесь в работе с финансовыми, статистическими и спортивными данными в размере
  • рэндов

  • Знайте все о нормальном распределении и законе больших чисел
  • Домашние упражнения для дополнительной практики

Продолжительность: 10. 5 часов видео по запросу
Рейтинг: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

В этом языковом курсе R вы узнаете, как программировать с R, как использовать R для анализа данных, как создавать потрясающие визуализации данных и как использовать машинное обучение с R. Курс был разработан и преподается Хосе Портилла который является одним из лучших преподавателей Udemy и обучил тысячи студентов наукам о данных и программированию. Программа предназначена как для опытных профессионалов, которые хотят сменить карьерный путь на науку о данных, так и для начинающих, которые хотят изучать науку о данных и машинное обучение с нуля.

Это очень всеобъемлющий курс R, включающий более 100 видеолекций в формате HD, подробные записные книжки с кодом для каждой лекции, 8 статей и 3 загружаемых ресурса. Сначала вы пройдете настройку среды, а затем основы программирования на R, а также векторы, матрицы и фреймы данных. Затем он охватывает визуализацию данных в R, ведущую к проекту Data Capstone. Кроме того, курс углубляется в машинное обучение с десятком портфолио проектов. Вы получаете сертификат об окончании курса.

Ключевые особенности

  • Создание визуализаций данных
  • Используйте R для простого управления данными
  • Используйте R для обработки файлов csv, excel, SQL или веб-скрапинга
  • Изучите алгоритмы машинного обучения, включая такие темы, как линейная регрессия, логистическая регрессия и более сложные темы, такие как прядь решений, случайные леса и вспомогательные векторные машины
  • Разнообразные упражнения по программированию на R, основные проекты и портфельные проекты машинного обучения
  • Доступ к онлайн-форуму вопросов и ответов
  • Изучите интеллектуальный анализ данных в Twitter для отслеживания тем и создания облака слов по этим темам

Продолжительность: 17.5 часов видео по запросу
Рейтинг: 4. 6
Зарегистрируйтесь здесь

Этот курс является частью специализации «Наука о данных» Университета Джона Хопкинса. Он нацелен на обучение R как языку программирования и тому, как использовать R для эффективного анализа данных. Он охватывает практические вопросы программирования на R, чтения данных в R, доступа к пакетам R, написания функций R, отладки, профилирования кода R, а также организации и комментирования кода R.

Эта сертификация по программированию R начинается с основных строительных блоков R, таких как типы данных, функции для чтения и записи данных и т. Д.Затем он переходит к формулировке того, как писать программы на R, используя управляющие структуры, функции R и базовые операции с данными. Вы также узнаете о профилировании и отладке кода. Курс также исследует, как моделировать данные в R, который служит основой для проведения симуляционных исследований.

Курс ведет Роджер Д. Пэн, доктор философии, доцент кафедры биостатистики; Джефф Лик, доктор философии, доцент биостатистики и Брайан Каффо, доктор философии профессор биостатистики.

Ключевые особенности

  • Узнайте, как установить и настроить программное обеспечение, необходимое для среды статистического программирования
  • История создания R и S
  • Научитесь собирать подробную информацию с помощью профилировщика R
  • Понимать концепции языка программирования и их реализацию в R
  • Использовать функции цикла R и инструменты отладки
  • Выпускник престижного университета и профессора

Продолжительность: прибл.20 часов
Рейтинг: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Эта программа Nanodegree готовит учащихся к карьере в области науки о данных, обучая их основным инструментам программирования данных R, SQL, командной строке и git. Это вводная программа, состоящая из трех курсов — «Введение в SQL», «Введение в программирование на R» и «Введение в контроль версий». В ходе программы учащиеся выполняют три проекта с упором на язык R.

В модуле программирования R вы начнете с понимания распространенных случаев использования R и его популярности, а также с установки и настройки R Environment. Вы научитесь представлять и хранить данные с помощью типов данных и переменных R, а также использовать условные выражения и циклы для управления потоком программ. Вы также узнаете о сложных структурах данных, таких как списки для хранения коллекций связанных данных. Кроме того, вы научитесь писать свои собственные функции, писать сценарии и обрабатывать ошибки.Также подробно рассматривается визуализация данных с использованием библиотек R.

Ключевые особенности

  • Изучите наиболее важные языки программирования (R и SQL), используемые специалистами по анализу данных
  • Научитесь делать красивые визуализации с помощью библиотеки ggplot2
  • Используйте популярный набор данных алмазов, чтобы заставить свои навыки R работать
  • Отраслевые проекты для получения практического опыта
  • Персонализированные отзывы о проектах от сети из 900+ рецензентов
  • Получите доступ к студенческому хабу для связи с однокурсниками
  • Получите доступ к технической поддержке наставников и службам поддержки карьеры
  • Для участия в программе не требуется предшествующий опыт.

Продолжительность: 3 месяца, 10 часов в неделю
Оценка: 4.5
Зарегистрируйтесь здесь

Это первый курс в программе профессионального сертификата Data Science, состоящей из 9 частей, предлагаемой HarvardX на платформе edX. Цель этого курса edX R — познакомить учащихся с основами программирования R. Для этого курса нет предварительных условий, поэтому он подходит для всех, кто только начинает заниматься наукой о данных. Он одинаково полезен для всех, кто имеет опыт программирования на другом языке, но хотел бы изучить программирование на R.

Этот сертификационный курс программирования R использует набор реальных данных о преступности в США, чтобы научить решать реальные проблемы с помощью R.Он охватывает функции и типы данных R, векторные операции и расширенные функции, такие как сортировка. Вы узнаете, как применять общие функции программирования, такие как команды условной конструкции «if-else» и «for loop», а также как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные.

Преподаватель курса Рафаэль Иризарри отлично объясняет темы простым языком, делая даже сложные темы очень легкими для понимания. Есть несколько заданий по программированию, чтобы закрепить обучение. Курс доступен бесплатно, но вы должны заплатить небольшую плату за оценочные экзамены и сертификат об окончании курса.

Ключевые особенности

  • Создайте прочную основу для подготовки к более углубленным курсам
  • Изучите обработку данных с помощью dplyr, визуализацию данных с помощью ggplot2, организацию файлов с помощью UNIX / Linux, контроль версий с помощью git и GitHub и подготовку воспроизводимых документов с помощью RStudio
  • Научитесь выполнять операции в R, включая сортировку и создание графиков
  • Научитесь решать проблемы, используя набор данных из реальной жизни

Продолжительность: 8 недель, 1-2 часа в неделю
Оценка: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Статистика с сертификатом R — один из лучших курсов для овладения статистикой с R. Вы научитесь анализировать и визуализировать данные в R и создавать воспроизводимые отчеты анализа данных.

Эта специализация по статистике R включает 5 курсов — «Введение в вероятность и данные», «Выводная статистика», «Линейная регрессия и моделирование», «Байесовская статистика» и «Статистика с R Capstone». Завершающим проектом будет анализ с использованием R, который отвечает на конкретный научный / деловой вопрос, заданный командой курса. Набор данных для анализа будет предоставлен учащимся, и им необходимо будет применить различные методы и приемы, изученные на предыдущих курсах.

Доктор Минэ Четинкая-Рундел является главным инструктором программы вместе с тремя другими профессорами факультета статистических наук Университета Дьюка. Для прохождения этой программы не требуется никакого опыта программирования, только знание базовой математики и искренний интерес к анализу данных.

Ключевые особенности

  • Повысьте статистическое мастерство анализа данных, включая выводы, моделирование и байесовские подходы
  • Научитесь обрабатывать и визуализировать данные с помощью пакетов R для анализа данных
  • Общие сведения о моделях простой и множественной линейной регрессии
  • Выполнение частотных и байесовских статистических выводов и моделирования для принятия решений на основе данных
  • Получите опыт, необходимый для подачи заявки на статистический анализ или должность специалиста по данным
  • Множество практических упражнений и тестов
  • Доступ к форуму, помогающий разрешить сомнения

Продолжительность: прибл.7 месяцев, 4 часа в неделю
Рейтинг: 4.7
Зарегистрируйтесь здесь

Если у вас есть базовые знания языка программирования R и вы хотите поднять свои навыки на новый уровень, то это лучший курс программирования R. Он ориентирован на науку о данных и аналитику, а также на статистический анализ на языке R. Инструктор Кирилл Ерёменко достаточно упрощенно и понятно расскажет о сложных концепциях.

Курс состоит из 51 лекции, в которой подробно рассматриваются подготовка данных, списки в R и семейство функций «Применить».Вы узнаете, как подготовить данные для анализа в R, выполнить метод вменения медианного значения, работать с датой и временем в R, как использовать списки в R, как использовать функции apply вместо циклов, как вкладывать определяемые пользователем функции с помощью apply- тип функции и т. д.

Этот курс не для начинающих и предполагает базовые знания R. Также рекомендуется знание пакета GGPlot2, фреймов данных, векторов и векторных операций.

Ключевые особенности

  • Курс продвинутого уровня для тех, кто хочет глубоко погрузиться в R
  • Professional R Видеообучение
  • Уникальные наборы данных, разработанные с учетом многолетнего опыта работы в отрасли
  • Научитесь создавать график таймсерий в
  • рэндов

  • Узнайте, как работает семейство функций Apply
  • Найдите недостающие данные в фреймах данных
  • Научитесь применять метод фактического анализа, метод вменения медианы для замены отсутствующих записей
  • Увлекательные упражнения, помогающие сопоставить аналитические данные с реальным миром

Продолжительность: 6 часов видео по запросу
Оценка: 4.7
Зарегистрируйтесь здесь

Эта специализация в программировании R обеспечивает тщательное обучение языку R, а также обучает лучшим методам разработки программного обеспечения для создания инструментов анализа данных, которые являются не только надежными, модульными и многоразовыми, но и совместимыми (таким образом, подходящими для использования в командной среде и в среде сообщества). С помощью этой программы вы получите необходимые навыки для обработки сложных данных, создания пакетов R и разработки пользовательских визуализаций данных.

Программа сертификации по языку R состоит из 5 курсов. Он начинается с введения в R (основные базовые концепции R), а затем переходит к более сложным темам, таким как функциональное программирование, объектно-ориентированное программирование, обработка ошибок, пользовательские функции, пакеты R и обслуживание программного обеспечения. Он заканчивается проектом Capstone в программировании на R. Вы обнаружите, что на протяжении всей программы основное внимание уделяется аспектам языка R, которые полезны для создания инструментов и кода, которые могут использоваться другими.

Курс предполагает некоторый опыт программирования (на любом языке) и практические знания математики вплоть до алгебры.

Ключевые особенности

  • Повышение беглости на консоли R
  • Уметь создавать аккуратные наборы данных из широкого диапазона возможных источников данных
  • Научитесь определять новые типы данных в R и разработать набор функций, специфичных для этих типов данных
  • Узнайте, как распространять пакеты через CRAN и GitHub
  • Создание новых строительных блоков визуализации с помощью платформы ggplot2

Продолжительность: гибкий
Рейтинг: 4.4
Зарегистрируйтесь здесь

Это курс начального уровня, который знакомит вас с языком программирования R. Он начинается с инструкций по установке R, настройке среды R и использованию R Studio. Затем он переходит к рассмотрению того, как читать данные из электронных таблиц и SPSS, как использовать и управлять пакетами для расширенных функций R.

Преподаватель этого курса — Бартон Поулсон, профессор, дизайнер и эксперт по анализу данных. Он эффективно проведет вас через несколько примеров того, как создавать диаграммы и графики, проверять статистические допущения и надежность ваших данных, искать выбросы данных и использовать другие инструменты анализа данных.

Ключевые особенности

  • Научитесь использовать диаграммы, такие как гистограммы, гистограммы, диаграммы разброса и ящичные диаграммы, чтобы получить полную картину ваших данных
  • Изучите описательную статистику, такую ​​как средние значения, стандартные отклонения и корреляции, для более точного описания.
  • Изучите статистику вывода, такую ​​как регрессия, t-тесты, дисперсионный анализ и тест хи-квадрат, чтобы определить надежность ваших результатов
  • Научитесь создавать красивые диаграммы презентаций, чтобы делиться результатами анализа
  • Доступны несколько увлекательных упражнений с наборами данных, которые можно загрузить
  • Просмотр в автономном режиме позволяет учащимся загружать курсы на мобильные устройства и смотреть их в дороге без подключения к Интернету.

Продолжительность: 2 часа 25 минут
Оценка: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Эта программа сертификации R представляет собой наиболее полное введение в программирование на языке R для статистики и обработки данных. Цель этого курса — превратить вас из полного новичка в язык R до опытного профессионала, который может заняться манипулированием данными по запросу. Вы познакомитесь с основами программирования, методами и инструментами обработки данных, а также с визуализацией данных и графиками. Он также включает пошаговое руководство по статистике.

Этот класс программирования R представляет собой очень хорошее сочетание теории и практики. Необходимо постепенно наращивать свои теоретические знания и практические навыки. Включенные в курс несколько упражнений помогут закрепить ваше обучение. Он также включает в себя домашние задания и проекты, чтобы еще больше усложнить задачу учащимся. По окончании курса вы получите подтверждающий сертификат.

Ключевые особенности

  • Изучите описательную статистику и основы статистических выводов
  • Мастер доверительных интервалов и проверка гипотез, а также регрессионный и кластерный анализ
  • Научитесь работать с векторами, матрицами, фреймами данных и списками
  • Станьте экспертом в «пакете Tidyverse», позволяющем индексировать и подгруппировать данные.
  • Изучите грамматику графики и пакет ggplot2
  • Научитесь визуализировать данные — строить различные типы данных и делать выводы
  • Получите полный набор навыков для выполнения нового проекта Data Science
  • Научитесь принимать решения, которые поддерживаются данными

Продолжительность: 6.5 часов видео по запросу
Рейтинг: 4.5
Зарегистрируйтесь здесь

Этот курс по Udemy фокусируется на базовом статистическом анализе с использованием языка программирования R. Вы узнаете, как манипулировать данными в R и подготовить их к анализу — фильтровать фрейм данных, перекодировать переменные и вычислять новые переменные. Также узнайте о вычислении основных статистических показателей в R — среднего, медианы, стандартного отклонения, асимметрии, эксцесса и т. Д., А также о визуализации данных с помощью таблиц и диаграмм.

Курс включает 3 часа видео по запросу, 13 статей и 12 загружаемых ресурсов и имеет полный пожизненный доступ. Хотя это краткий курс, в нем подробно рассматриваются основные концепции с примерами для иллюстрации. Для практики предоставляется большое количество фреймов данных, а также заметок и файлов R. Это курс начального уровня, предполагающий знание базовой статистики.

Ключевые особенности

  • Научитесь создавать таблицы частот и кросс-таблицы
  • Научитесь создавать гистограммы и диаграммы совокупной частоты
  • Научитесь строить столбчатые диаграммы, графики среднего, прямоугольные и точечные диаграммы
  • Получить статистические показатели по подгруппам населения
  • Узнайте, как проверить нормальность и наличие выбросов
  • Научитесь определять асимметрию и эксцесс
  • Научитесь выполнять t-тест для одной выборки, биномиальный тест и критерий согласия по хи-квадрат

Продолжительность: 3 часа видео по запросу
Оценка: 4.2
Зарегистрируйтесь здесь

лучших курсов R и сертификатов R онлайн от программистов R

Работа в области науки о данных и машинного обучения очень востребована в эту эпоху искусственного интеллекта, студенты и профессионалы склонны изучать язык программирования R, когда дело доходит до поиска высокооплачиваемых технологий рабочие места.

Для тех, кто плохо знаком с языком программирования R, вот его обзор.

R — это функциональный язык, который предлагает бесплатную программную среду для статистических вычислений и графики. R предлагает создавать хорошо продуманные графики, пригодные для публикации, включая математические символы и формулы.

Характеристики R

  1. Обработка и обработка данных.
  2. Операторы для расчета по массивам.
  3. Большая и связная коллекция инструментов.
  4. Графические средства для анализа данных.

Лучшие курсы R

Давайте теперь посмотрим на следующие курсы программирования на R, чтобы начать вашу карьеру в качестве программиста на R.

1. R Программирование Университета Джона Хопкинса: Coursera

Курс знакомит вас с кодом на R и с использованием R для эффективного анализа данных. Вы научитесь устанавливать и настраивать программное обеспечение, необходимое для среды статистического программирования, и описывать общие концепции языка программирования в том виде, в каком они реализованы на языке статистики высокого уровня.

Курс также охватывает практические вопросы статистических вычислений, в том числе:

  • Программирование на R
  • Чтение данных в R
  • Доступ к пакетам R
  • Написание функций R
  • Отладка
  • Профиль R код
  • Упорядочивание и комментирование R code

Предварительные требования: Знакомство с Python
Уровень : Средний
Рейтинг: 4.6
Продолжительность : 20 часов
Язык (и): Субтитры: арабский, французский, китайский, португальский, вьетнамский, английский, испанский, японский.

Вы можете зарегистрироваться здесь.

2. Сертификат по основам Data Science R, Гарвардский университет: edX

Курс предназначен для ознакомления слушателей с основами программирования R. Курс охватывает функции и типы данных R, а затем обращается к работе с векторами и когда использовать расширенные функции, такие как сортировка. Вы научитесь применять общие функции программирования, такие как вероятность, умозаключение, регрессия и машинное обучение.

Наконец, курс развивает наборы навыков, которые включают:

  • Обработка данных с dplyr
  • Визуализация данных с помощью ggplot2
  • Файловая организация UNIX / Linux
  • Контроль версий
  • Подготовка воспроизводимых документов с помощью R studio

Предварительное условие: Обновленный браузер рекомендуется для включения программирования непосредственно в интерфейсе на основе браузера.
Уровень: Вводный
Рейтинг: 4.6
Продолжительность: 8 недель (1-2 часа в неделю)
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

3. R Учебный курс: Линда

Автор обучает языку статистической обработки на R, включая установку R, чтение данных из SPSS и электронных таблиц, а также использование пакетов для расширенных функций R. В курсе также объясняются примеры создания диаграмм и графиков с использованием других инструментов анализа данных. Он также обучается получать диаграммы и таблицы из R и делиться своими результатами с презентациями и веб-страницами.

К концу курса вы выучите:

  • Что такое R?
  • Установка R
  • Создание символа полосы для категориальных переменных
  • Построение гистограмм
  • Расчет частот и описания
  • Вычисление новых переменных
  • Создание диаграмм рассеяния
  • Средство сравнения

Предварительные требования: Нет
Уровень: Начинающий
Рейтинг: 4.6
Продолжительность: 2 часа 25 минут
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

4. Программирование R A — Z: R для науки о данных: Udemy

R требует сложного обучения и, следовательно, предлагает пошаговое обучение, что упрощает обучение. Вы получаете новые ценные концепции, которые можно сразу же применить на живых примерах. Обучение состоит из реальных аналитических задач, которые предстоит решить учащимся. Курс предназначен для всех уровней квалификации и даже для людей без опыта программирования.

Программа предлагает следующее:

  • Научитесь программировать на R на хорошем уровне
  • Узнайте, как использовать R Studio
  • Изучите основные принципы программирования
  • Узнайте, как создавать векторы в R
  • Узнайте, как создавать переменные
  • Узнайте о целочисленных, двойных, логических, символьных и других типах в R
  • Узнайте, как создать цикл while () и цикл for () в R
  • Узнайте, как создавать и использовать матрицы в R
  • Изучите функцию matrix (), изучите rbind () и cbind ()
  • Узнайте, как устанавливать пакеты в R
  • Узнайте, как настроить R studio в соответствии со своими предпочтениями
  • Понять закон больших чисел
  • Общие сведения о нормальном распределении
  • Практика работы со статистическими данными в
  • рэндов

  • Практика работы с финансовыми данными в
  • рэндов

  • Практика работы со спортивными данными за
  • рэндов

Предварительные требования: Нет
Уровень: Все уровни
Рейтинг: 4.6
Продолжительность: 10,5 часов
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

5. Интернет-курс и учебное пособие по программированию на языке R: Pluralsight

Платформа составляет список из 14 курсов, которые могут пригодиться для улучшения навыков программирования и разработки на языке R. Различные курсы посвящены различным аспектам использования этого языка в различных областях различными методами. Эти курсы укрепят ваши основы с помощью основ программирования на R, науки о данных с помощью R, визуализации данных и многого другого.Есть и другие программы, которые ориентированы на R в различных областях, таких как машинное обучение, управление данными и анализ.

К концу выбранного курса кандидат будет иметь уверенность и навыки для реализации приобретенных знаний в различных проектах.

Характеристики:

  • Реализуйте концепции, рассмотренные в уроках, работая с различными функциями и написав код.
  • Работайте на нескольких платформах, таких как Microsoft Data Platform, RStudio, и разрабатывайте приложения Spark с использованием Cloudera, Python и Scala.
  • Установите, настройте необходимое программное обеспечение и инструменты, необходимые для выполнения уроков.
  • К курсу, на который вы записались, можно получить доступ бесплатно в течение первых десяти дней пробного периода.

Предварительные требования: Нет
Уровень: Все уровни
Рейтинг: 4,6
Продолжительность: варьируется
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

6. Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R: Udemy

Работа в области науки о данных и машинного обучения набирает обороты, поскольку это также высокооплачиваемая работа, согласно Glassdoor.Хосе Марсиаль Портилья, магистр наук из Университета Санта-Клары, является автором этого курса и учит вас использовать R для анализа данных, машинного обучения и визуализации данных. Кроме того, вы также узнаете о расширенных функциях R, таких как использование фреймов данных R для решения сложных задач и обработки файлов Excel.

К концу программы вы выучите следующее:

  • Программа в
  • рэндов

  • Использование R для анализа данных
  • Создание визуализаций данных
  • Используйте R для обработки файлов CSV, Excel, SQL или веб-скрапинга
  • Используйте R для простого управления данными
  • Использование R для алгоритмов машинного обучения
  • Используйте R для науки о данных

Предварительные требования: Нет
Уровень: Все уровни
Рейтинг: 4.6
Продолжительность: 17,5 часов
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

7. Программирование на языке R: расширенная аналитика на языке R для науки о данных: Udemy

Курс предназначен для тех, кто хочет углубиться и изучить R для анализа данных, науки о данных, статистического анализа в бизнесе, GGPlot2 со ссылкой на R and R. Этот курс продвинутого уровня преподает с использованием уникальных наборов данных живыми примерами и упражнениями. Он также предлагает профессиональные видео-тренинги по R, которые доставляют удовольствие, но также улучшают ваши навыки.

Курс научит следующему:

  • Как подготовить данные для анализа в R
  • Как использовать метод вменения медианы в
  • рандов

  • Как работать с датой и временем в R
  • Что такое списки и как ими пользоваться
  • Что такое семейство функций Apply
  • Как использовать apply (), lapply () и sapply () вместо циклов
  • Как вложить свои собственные функции в функции применяемого типа
  • Как вложить функции apply (), lapply () и sapply () друг в друга.

Предварительные требования: Базовое программирование на R
Уровень: Продвинутый
Рейтинг: 4.6
Продолжительность: 7 месяцев (4 часа в неделю)
Язык (и): Английский, корейский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

8. Статистика со специализацией R: Coursera

Курс со специализацией «Статистика» в R, созданный Университетом Дьюка, предназначен для людей, которые хотят овладеть статистикой в ​​R или хотят стать специалистами в области анализа данных, включая логический вывод, моделирование и байесовские подходы.Авторы программы Майне Четинкая-Рундель, доцент; Дэвид Бэнкс, профессор; Колин Рундель, доцент; и Мерлиз А. Клайд, профессор обучает анализу и визуализации данных в R. Кроме того, курс учит вас следующему:

  • Создание воспроизводимых отчетов анализа данных. Демонстрация концептуального понимания единой природы статистического вывода.
  • Выполнение частотных и байесовских статистических выводов и моделирования для понимания природных явлений и принятия решений на основе данных.
  • Сообщение статистических результатов правильно, эффективно и в контексте, не полагаясь на статистический жаргон. Критикуйте утверждения, основанные на данных, и оценивайте решения, основанные на данных.
  • Управляйте данными и визуализируйте их с помощью пакетов R для анализа данных.

К концу курса вы создадите портфель проектов по анализу данных из специализации, демонстрирующей мастерство статистического анализа данных, который подходит для подачи заявки на статистический анализ или позиции ученого.

Предварительные требования: Нет
Уровень: Начинающий
Рейтинг: 4,6
Продолжительность: 6 часов
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

9. Основы R — Введение в язык программирования R: Udemy

Курс знакомит с программированием на языке R с нуля. В нем используется пошаговый подход, поэтому он отлично подходит для начинающих. Курс начинается с настройки разработки, установки интерфейса R и R studio, добавления пакетов, обучения использованию базы данных R и средств справки R.

Затем курс обучает различным способам импорта данных, а затем кодированию языка, включая базовые функции R.

Ниже перечислены преимущества, которые можно получить:

  • Вы узнаете, как ориентироваться в интерфейсе RStudio
  • Вы научитесь строить основные графики
  • Вы узнаете о базовой структуре R, включая пакеты
  • Вы узнаете, как выполнять основные команды на языке программирования R
  • Вы также узнаете, как обрабатывать добавление пакетов, как использовать инструменты справки R и вообще как ориентироваться в мире R.

Предварительные требования:

  • Искренний интерес к статистическому программированию
  • Компьютер готов к запуску R и RStudio
  • Базовое понимание статистики и структуры данных
  • НЕ ТРЕБУЕТСЯ предварительных знаний в области программирования

Уровень: Начальный
Рейтинг: 4,5
Продолжительность: 4 часа
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

10.Программирование для науки о данных с помощью R: Nanodegree Program от Udacity

Если вы с нетерпением ждете начала карьеры в области науки о данных, это как раз правильный курс для начала. В этом курсе вы изучите фундаментальные инструменты анализа данных, такие как SQL, R и Git, которые позволят вам решать реальные проблемы анализа данных.

В этом курсе вы выучите:

  • основы программирования на языке R, такие как переменные, циклы и функции.
  • использование контроля версий, чтобы поделиться своей работой с другими людьми.
  • введение в SQL
  • Программирование

  • в R
  • Реальные проекты от отраслевых экспертов

Предварительные требования: Нет
Уровень: Начальный
Рейтинг: 4,6
Продолжительность: 3 месяца (10 часов в неделю)
Язык (и): Английский

Вы можете зарегистрироваться здесь.

Давайте теперь посмотрим на некоторые лучшие сертификаты R. Эти сертификаты помогут вам проверить свои навыки в языке программирования R и помогут вам в реализации реальных проектов, а при успешном завершении вы получите сертификат.

Лучшие сертификаты R

1. Advanced DataRobot с сертификатом R

Это однодневный обзор экспертных методов, позволяющих получить наилучшие результаты машинного обучения с помощью мощного API DataRobot.

Сертификация также учит нас создавать пользовательские визуализации и процессы автопилота для улучшения результатов с помощью сложных статистических методов.

Схема сертификации

  1. О DataRobot API
    1. Создание и выполнение проектов
    2. Получение информации для визуализации
    3. Трубопроводная автоматика
  2. Продвинутые методы
    1. Создание собственного автопилота
    2. Методы выбора признаков
    3. Оценка отклонения вашего результата

Вы можете зарегистрироваться здесь.

2. Программа науки о данных

Эта степень предоставляется KPMG, мировым лидером в области науки о данных и консультирования по машинному обучению, и разработана отраслевыми экспертами, чтобы помочь вам изучить концепции науки о данных для создания мощных моделей искусственного интеллекта для обеспечения бизнес-аналитики или прогнозов.

Он также предоставляет практический опыт решения реальных бизнес-проблем и тематических исследований, чтобы дать вам лучший опыт обучения и научить вас анализировать сложные бизнес-данные и делать прогнозы продаж.

Он охватывает следующее:

  1. Статистика с R
  2. Наука о данных с R
  3. Наука о данных с Python
  4. Программирование на SQL
  5. Таблица

Вы можете зарегистрироваться здесь.

Заключение

Это подводит нас к концу лучших курсов R, которые нужно изучить, и лучших сертификатов R, которые нужно пройти в этом году. Я бы порекомендовал вам выбрать из этого списка карьеру в области науки о данных или даже биоинформатики. Большинство курсов имеют высокий рейтинг и не требуют каких-либо предварительных условий, так что это должно побудить вас отправиться в это путешествие.После того, как вы обретете уверенность и тщательно изучите, вы можете захотеть пройти сертификацию, так как вы можете проверить сертификаты R. Когда вы станете профессионалом R и будете готовы к работе, вы можете подготовиться к собеседованию R, чтобы получить работу своей мечты. Если у вас есть другие курсы с высоким рейтингом, которыми вы можете поделиться, это может помочь сообществу R поделиться с нами в комментариях ниже.

Еще читают:

5 лучших бесплатных курсов программирования R для науки о данных и статистики, которые стоит изучить в 2021 году | автор: javinpaul

, источник изображения — http: // bigdatasciencetraining.com / important-of-learning-r-for-data-science /

Все больше и больше программистов изучают язык программирования R, чтобы стать специалистом по данным, одной из самых популярных и высокооплачиваемых технических должностей на планете.

Несмотря на то, что я из лагеря Python, когда дело доходит до выбора между Python и R для науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, в основном из-за превосходных библиотек, таких как TensorFlow Python, я пробовал R в течение короткого времени. .

Работа в AI

Если вы тоже находитесь в одной лодке и хотите попробовать или изучить программирование на R для науки о данных и машинного обучения и ищете отличные бесплатные курсы, чтобы начать свой путь, то вы можете почерпнуть некоторые идеи из этой статьи.

В прошлом я поделился некоторыми курсами машинного обучения на Python, а сегодня я собираюсь поделиться некоторыми из бесплатных курсов для изучения языка программирования R, а также науки о данных и глубокого обучения с использованием R.

Btw, для для тех, кто не знаком с R, это язык программирования и бесплатная программная среда, популярная среди статистиков и майнеров данных для разработки статистического программного обеспечения.

1. AI для CFD: Введение (часть 1)

2. 9 Курсы Data Science и машинного обучения, проводимые Гарвардом, IBM, Udemy и другими

3.Можно ли избежать C ++ в компьютерном зрении?

4. Глубокое обучение с помощью сверточной нейронной сети рентгеновского излучения COVID-19.

R ворвался на сцену благодаря своей надежной поддержке статистики (линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификация, кластеризация и т. Д.) И графических методов. Тем не менее, в последние годы он приобрел большую популярность среди специалистов по анализу данных и несовершеннолетних специалистов по данным.

Наряду с Python, R является вторым по популярности языком для изучения нового мира науки о данных, машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Когда вы ищете бесплатные учебные пособия и курсы по R, вы найдете множество классов, но большинство из них не являются полными и не обновленными. В свободном доступе очень мало качественных курсов и учебных пособий.

Эта статья представляет собой сборник таких бесплатных курсов программирования R. Я составил этот список для изучения Data Science и машинного обучения с R ,. Тем не менее, этот список одинаково полезен для людей, изучающих программирование на R в статистических и графических целях, что является еще одной сильной стороной этого превосходного языка программирования.

В любом случае, без лишних слов, вот мой список некоторых из лучших бесплатных онлайн-курсов для изучения языка программирования R.

Это один из лучших и отличных курсов для получения общего обзора языка программирования R на Coursera, и я настоятельно рекомендую вам пройти этот курс, прежде чем начинать с любого другого курса.

Как и многие курсы Coursera, этот курс также бесплатен, если вы хотите учиться и исследовать, но вам также нужно заплатить, если вы хотите получить сертификат.Это не займет много времени, и вы узнаете как исторический фон R, так и его нынешнее положение.

Этот курс познакомит вас с языком программирования R; это терминология, особенности, синтаксис и прочее.

Кстати, если вы находите курсы Coursera полезными, потому что они созданы такими известными компаниями, как Google , IBM , Amazon и лучшими университетами по всему миру, я предлагаю вам присоединиться к Coursera Plus. , годовой план подписки от Coursera.

Эта разовая подписка дает вам неограниченный доступ к наиболее популярным курсам , специализации , профессиональному сертификату и управляемым проектам . Это стоит около 399 долларов в год, но это полностью окупает ваши деньги, так как вы получаете неограниченных сертификатов .

Это еще один бесплатный курс программирования R от Udemy, идеально подходящий для изучения программирования R с нуля.

Курс содержит более 4 часов содержания и 2 статьи.Его пошаговый подход отлично подходит для начинающих, и Мартин проделал замечательную работу, чтобы этот курс оставался простым и практичным.

Вы начнете с настройки своей собственной среды разработки, установив интерфейс R и RStudio, дополнительные пакеты, и узнаете, как использовать базу данных упражнений R и инструменты справки R.

После этого вы научитесь различным способам импорта данных, первым этапам кодирования, включая основные функции R, циклы и другие графические инструменты, что является сильной стороной R

. Весь курс должен занять прибл.От 3 до 5 часов, чтобы закончить, и есть упражнения, доступные для вас, чтобы опробовать все, что вам нужно изучить в R. Вы также получите доступ к Кодексу Мартина (инструктор), который использует для демонстраций.

Короче говоря, один из лучших бесплатных курсов для изучения программирования R в 2021 году.

Это курс программирования на R, который познакомит с наукой о данных с R. Он включает более 8,5 часов материала и затрагивает большинство концепций R, которые являются полезно для специалистов по анализу данных.

Вы изучите основы науки о данных, такие как наука о данных, типы данных, векторы, факторы, список, матрицы, фреймы данных и чтение данных из файлов, данные Oracle с использованием RJDBC, RODBC и ROracle.

Инструктор Рэм Редди — специалист по данным и основатель RRITEC, компании, которая помогает ученым лучше понимать и визуализировать свои данные.

Хотя курс хорош с точки зрения понимания основ R и Data Science, в нем отсутствуют некоторые реальные примеры и бизнес-сценарии, которые вы можете найти на @Kiril Eremenkoon’s R Programming AZ ™: R For Data Science With Real Упражнения! конечно.

Если вы можете потратить пару долларов, то это лучший ресурс для изучения Data Science с R.Вы можете получить этот курс всего за $ 9.9 , что полностью стоит ваших денег.

Помимо статистики, графики, обработки данных и машинного обучения, R также развивается на платформе бизнес-аналитики. Возможно, что в будущем R станет одним из наиболее часто используемых инструментов бизнес-аналитики.

Он составляет серьезную конкуренцию таким гигантам, как SAS, SPSS и другим бывшим пакетам бизнес-аналитики.

Если вы хотите изучить бизнес-аналитику и использовать возможности R, то это идеальный курс для вас.

Как говорит инструктор, этот курс разработан специально для тех, кто знает основы бизнес-аналитики и хочет научиться применять эти навыки на платформе R.

В этом курсе вы узнаете, как загрузить и установить пакеты программирования R, IDE, например RStudio. Вы также узнаете, как использовать R в бизнес-аналитике.

Курс также носит практический характер, и вы узнаете, как импортировать данные в R и выполнять действия по исследованию и преобразованию, выполнять двумерный анализ и строить диаграммы в R, чтобы понять распределение данных, и запускать корреляцию и регрессию в R для анализа результатов модели.

Это довольно старый, но один из самых популярных бесплатных курсов программирования R на Udemy, который научит вас науке о данных с R.

В этом курсе вы узнаете, как начать программировать на R и использовать отличный графический пакет для R , ggplot2. Попутно вы также изучите концепции Data Science, такие как основы простой линейной регрессии.

Предварительных требований нет, поэтому все, кто интересуется R, ggplot или наукой о данных, присоединяются к этому курсу.

Курс начинается с установки R и RStudio, а затем объясняются навыки R и ggplot, которые необходимы, когда вы продвигаетесь к пониманию линейной регрессии .

Вот и все о некоторых из лучших бесплатных курсов для изучения языка программирования R , особенно для науки о данных и машинного обучения. Верно, что многие программисты изучают R только по этим двум причинам, у R есть и другие преимущества, особенно в статистике. Если ваша работа включает в себя много статистики и работы с графиками, R может стать хорошим инструментом в вашем арсенале.

Между прочим, если вы не против заплатить 10 долларов, тогда R Programming A-Z ™: R Для науки о данных с реальными упражнениями! — ЛУЧШИЙ курс для изучения R для науки о данных.

Другие Интересные курсы вам могут понравиться
5 лучших курсов TensorFlow и машинного обучения
5 бесплатных курсов Spring Framework для разработчиков Java
5 лучших курсов для изучения веб-разработки в 2021 году
10 лучших учебных пособий и курсов по JavaScript для веб-разработчиков
8 лучших Библиотеки машинного обучения Python
5 бесплатных курсов для изучения Python в 2021 г.
5 лучших курсов по науке о данных и машинному обучению
10 технологий, которые могут изучить программисты в 2021 г.
5 лучших курсов для лучшего изучения Python
10 лучших бесплатных руководств по Python для начинающих
5 лучших книг для изучения Python для науки о данных
11 лучших веб-сайтов для изучения науки о данных в 2021 году

Заключительные замечания

Спасибо, вы дочитали до конца статьи … Удачи в вашем пути к программированию на R! Это, конечно, будет непросто, но, следуя этой дорожной карте и руководству, вы на один шаг приблизитесь к тому, чтобы стать специалистом по данным, которым вы всегда хотели быть.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею со своими друзьями и коллегами и не забудьте подписаться на javinpaul в Twitter и, конечно же, (javinpaul) на Medium!

8 лучших бесплатных онлайн-ресурсов для изучения языка R


Язык программирования R приобрел большую популярность за последние несколько лет, когда дело касается процессов анализа и визуализации данных. Благодаря более совершенным методам визуализации этот язык программирования играет важную роль в статистических методах.

В этой статье мы перечисляем восемь онлайн-ресурсов, которые бесплатно доступны для изучения популярного языка R.

1 | R Программирование

Источник: Coursera

About: Этот курс поможет вам понять, как программировать на R и как использовать его для эффективного анализа данных. Вы узнаете, как установить и настроить программное обеспечение, необходимое для среды статистического программирования. Курс охватывает практические вопросы статистических вычислений, которые включают программирование на R, чтение данных в R, доступ к пакетам R, написание функций R, отладку, профилирование кода R, а также организацию и комментирование кода R.



Щелкните здесь, чтобы узнать.

2 | Введение в R для науки о данных

Источник: edX

About: Этот вводный курс программирования R поможет вам овладеть основами. Есть семь разделов, в которых вы охватите базовый синтаксис и анализ данных с использованием R. Начиная с переменных и основных операций, вы узнаете, как обрабатывать структуры данных, такие как векторы, матрицы, фреймы данных и списки, графические возможности R и изучите шаги по созданию визуализаций данных.

Щелкните здесь, чтобы узнать.

3 | Основы R — Введение в язык программирования R

Источник: Udemy

About: Это курс для начинающих, где вы узнаете об основной структуре R, включая пакеты, о том, как перемещаться в интерфейсе RStudio, как создавать базовые графики, как выполнять базовые команды на языке программирования R, а также о том, как работать с пакетами, и как использовать инструменты справки R, и многое другое.

Щелкните здесь, чтобы узнать.

4 | Наука о данных: основы R

Источник: edX

About: Этот курс познакомит вас с основами программирования R и изучит навыки R, необходимые для ответа на важные вопросы, связанные с практическим примером различий в преступности в разных штатах. Вы также узнаете о функциях и типах данных R, узнаете, как работать с векторами и когда использовать расширенные функции, такие как сортировка, как применять общие функции программирования, а также как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные.

Щелкните здесь, чтобы узнать.

5 | Введение в R

Источник: Блог

About: Этот курс предоставляется DataCamp, где вы изучите основы анализа данных, манипулируя общими структурами данных, такими как векторы, матрицы и фреймы данных. Курс включает введение в R, векторы, матрицы, факторы, фреймы данных, список и многое другое.

Щелкните здесь, чтобы узнать.

6 | Изучите основы R для бизнес-аналитики

Источник: Udemy

Смотрите также

About: Этот курс предназначен для тех, кто понимает основы бизнес-аналитики и хочет получить представление о реализации этих навыков на платформе R.Вы узнаете, как выполнять все аналитические задачи, необходимые для разработки « модели прогнозирования убытков в R » с нуля, как можно использовать R в бизнес-аналитике, как загружать важные пакеты в R, выполнять двумерный анализ и строить диаграммы в R для понять распределение данных, запустить корреляцию и регрессию в R, проанализировать результаты модели и многое другое.

Щелкните здесь, чтобы узнать.

7 | Узнать R

Источник: Блог

About: В этом курсе вы изучите фундаментальные концепции программирования на языке R.После основ вы узнаете, как организовывать, изменять и очищать фреймы данных, как создавать визуализации данных, чтобы продемонстрировать понимание данных, и многое другое. Учебное пособие включает в себя введение в R, фреймы данных, очистку данных, основы визуализации данных с помощью ggplot2 и многое другое.

Щелкните здесь, чтобы узнать.

8 | R Учебник

Источник: Блог

About: В этом руководстве вы узнаете об основах языка R.Он включает в себя основные типы данных, основные распределения вероятностей, основные графики, построение графиков, визуализацию данных, управление данными, типы данных времени, линейную регрессию наименьших квадратов и многое другое.

Щелкните здесь, чтобы узнать.


Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Получайте последние обновления и актуальные предложения, поделившись своей электронной почтой.


Присоединяйтесь к нашей группе Telegram. Станьте частью интересного онлайн-сообщества. Присоединиться здесь.

10 лучших курсов по программированию на языке R для науки о данных и статистики | автор: javinpaul | Javarevisited | Март 2021 г.

Мои любимые онлайн-курсы по изучению языка программирования R для науки о данных и статистики от Udemy, Pluralsight, Coursera и LinkedIn Learning

image_credit — R Programming: Advanced Analytics In R For Data Science

Если вы хотите изучить программирование на R и ища лучшие онлайн-курсы, классы и учебные пособия, то вы попали в нужное место.Раньше я делился бесплатными курсами по изучению R, и в этой статье вы найдете лучших курсов программирования на R от Udemy, Coursera и edX.

Эти курсы были созданы экспертами и настоятельно рекомендуются как для начинающих, так и для людей, использующих язык программирования R, не обладающих глубокими знаниями. Вы можете использовать их, чтобы изучить как базовые, так и расширенные концепции программирования R, такие инструменты, как R Studio, и передовые практики.

Если вы интересуетесь наукой о данных, машинным обучением и статистикой, то, возможно, вы встречали язык программирования R, один из лучших для этой работы.R — это язык и среда, созданные для работы со статистическими вычислениями и графикой.

Теперь вернемся к самому языку программирования R. Это открытый проект GNU, похожий на язык S. R можно рассматривать как другую реализацию S. Между ними есть некоторые важные различия, но большая часть кода, написанного для S, работает без изменений под R.

Этот язык предоставляет широкий спектр статистических и графических методов и обладает высокой степенью расширяемости из-за его Сообщество с открытым исходным кодом, которое постоянно поддерживает и добавляет функции.Язык S часто является средством выбора для исследований в области статистической методологии, а R обеспечивает путь с открытым исходным кодом к участию в этой деятельности.

R доступен в соответствии с условиями Стандартной общественной лицензии GNU Free Software Foundation в виде исходного кода. Он компилируется и работает на самых разных платформах UNIX и аналогичных системах, включая Linux, Windows и macOS.

Это также язык, который в конечном итоге приобрел большое значение, потому что он действительно полезен для работы с большими данными и реализациями IA.

Вот список лучших онлайн-курсов по программированию на R от Udemy, Coursera, Educative, LinkedIn Learning и edX, чтобы изучить этот полезный навык в Интернете. Эти курсы созданы экспертами и им доверяют тысячи разработчиков по всему миру.

Они также очень доступны, особенно курсы программирования R от Udemy, которые вы можете купить всего за 10 долларов на распродажах Udemy, которые проводятся регулярно.

Это лучший курс программирования R на Udemy, созданный и проведенный никем иным, как Кириллом Еременко и его командой SuperDataScience, которые создали лучшие онлайн-курсы по науке о данных и машинному обучению на Udemy.

Для прохождения этого курса вам просто необходимо иметь некоторый уровень математики в средней школе. Он предназначен для всех, кто интересуется программированием на R, наукой о данных и аналитике данных, а также для тех, кому неудобно программировать, но которые интересуются наукой о данных и хотят легко применить ее к наборам данных.

Этот курс был разработан двумя профессиональными специалистами по данным, которые научат вас простым способом изучать сложные теории, алгоритмы и библиотеки кодирования.

По окончании курса вы сможете:

Когда вы покупаете его, вы сразу получаете доступ к 10 предметам жизни.5 часов видео, 6 статей и 38 загружаемых ресурсов.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому лучшему курсу R — Программирование R AZ

5 бесплатных курсов программирования R для специалистов по данным и программистов машинного обучения

@javinpaul

Джавин Пол

Я Java-программист, блоггер на http: //javarevisited.blogspot.com и http://java67.com

Все больше и больше программистов изучают язык программирования R, чтобы стать специалистом по данным, одной из самых популярных и высокооплачиваемых технических должностей на планете.

Несмотря на то, что я из лагеря Python, когда дело доходит до выбора между Python и R для науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, в основном из-за потрясающих библиотек, таких как TensorFlow Python, я попробовал R на короткое время. время.

Если вы находитесь в одной лодке и хотите попробовать или изучить программирование на R для науки о данных и машинного обучения и ищете отличные бесплатные курсы, чтобы начать свое путешествие, вы можете почерпнуть некоторые идеи из этой статьи.

В прошлом я поделился некоторыми курсами машинного обучения на Python, а сегодня я собираюсь поделиться некоторыми бесплатными курсами для изучения языка программирования R, а также науки о данных и глубокого обучения с использованием R.

Кстати, для тех, кто, Для тех, кто не знаком с R, это язык программирования и бесплатная программная среда, популярная среди статистиков и разработчиков данных для разработки статистического программного обеспечения.

R ворвался на сцену благодаря мощной поддержке статистики (линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификация, кластеризация и т. Д.) И графических методов, но в последнее время он приобрел большую популярность. среди специалистов по данным и несовершеннолетних.

Наряду с Python, R является вторым по популярности языком для изучения нового мира науки о данных, машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Бесплатные курсы программирования R для специалистов по данным и программистов

Когда вы ищете бесплатные учебные пособия и курсы по R, вы найдете множество курсов, но большинство из них не являются полными и не обновленными. В свободном доступе очень мало качественных курсов и учебных пособий.

Эта статья представляет собой сборник таких бесплатных курсов программирования R.Я составил этот список для изучения Data Science и машинного обучения с помощью R, но этот список одинаково полезен для людей, изучающих программирование на R в статистических и графических целях, что является еще одной сильной стороной этого замечательного языка программирования.

В любом случае, без лишних слов, вот мой список некоторых из лучших бесплатных онлайн-курсов для изучения языка программирования R.

1. Быстрое погружение в R
Это очень хороший, но потрясающий курс для получения общего обзора языка программирования R, и я настоятельно рекомендую вам пройти этот курс, прежде чем начинать любой другой курс.

Это не займет много времени, и вы узнаете как исторический фон R, так и его нынешнее положение.

Этот курс познакомит вас с языком программирования R, его терминологией, функциями, синтаксисом и прочим.

2. Основы R — Введение в язык программирования R
Это еще один бесплатный курс программирования R от Udemy, идеально подходящий для изучения программирования R с нуля.

Курс содержит более 4 часов содержания и 2 статьи.Его пошаговый подход отлично подходит для начинающих, и Мартин проделал замечательную работу, чтобы этот курс оставался простым и практичным.

Вы начнете с настройки своей собственной среды разработки, установив интерфейс R и RStudio, дополнительные пакеты, и узнаете, как использовать базу данных упражнений R и инструменты справки R.

После этого вы научитесь различным способам импорта данных, первым этапам кодирования, включая основные функции R, циклы и другие графические инструменты, что является сильной стороной R

. Весь курс должен занять прибл.От 3 до 5 часов, чтобы закончить, и есть упражнения, доступные для вас, чтобы опробовать все, что вам нужно изучить в R. Вы также получите доступ к Кодексу Мартина (инструктор), который использует для демонстраций.

Короче говоря, один из лучших бесплатных курсов для изучения программирования R в 2018 году.

Основы R — Введение в язык программирования R | Udemy

3. Изучите науку о данных с R
Это курс программирования R, который познакомит с наукой о данных с R.Он содержит более 8,5 часов материала и затрагивает большинство концепций R, полезных для Data Scientist.

Вы изучите основы науки о данных, такие как наука о данных, типы данных, векторы, факторы, список, матрицы, фреймы данных и чтение данных из файлов, данные Oracle с использованием RJDBC, RODBC и ROracle.

Инструктор Рэм Редди — специалист по данным и основатель RRITEC, компании, которая помогает ученым лучше понимать и визуализировать свои данные.

Хотя курс хорош с точки зрения понимания основ R и Data Science, в нем отсутствуют некоторые реальные примеры и бизнес-сценарии, которые вы можете найти на @Kiril Eremenkoon’s R Programming AZ ™: R For Data Science With Real Упражнения! конечно.

Если вы можете потратить пару долларов, то это лучший ресурс для изучения Data Science с R. Вы можете взять этот курс всего за $ 9.9 , что полностью стоит ваших денег.

R Programming A-Z ™: R Для науки о данных с реальными упражнениями!

4. Изучите R для бизнес-аналитики с помощью основ
Помимо статистики, графики, обработки данных и машинного обучения, R также развивается на платформе бизнес-аналитики. Возможно, что в будущем R станет одним из наиболее часто используемых инструментов бизнес-аналитики.

Он составляет серьезную конкуренцию таким гигантам, как SAS, SPSS и другим бывшим пакетам бизнес-аналитики.

Если вы хотите изучить бизнес-аналитику и использовать возможности R, то это идеальный курс для вас.

Как говорит инструктор, этот курс разработан специально для тех, кто знает основы бизнес-аналитики и хочет научиться применять эти навыки на платформе R.

В этом курсе вы узнаете, как загрузить и установить пакеты программирования R, IDE, например RStudio.Вы также узнаете, как использовать R в бизнес-аналитике.

Курс также под рукой, и вы узнаете, как импортировать данные в R и выполнять действия по исследованию и преобразованию, выполнять двумерный анализ и строить диаграммы в R, чтобы понять распределение данных, и запускать корреляцию и регрессию в R для анализа результатов модели.

5. R, ggplot и простая линейная регрессия
Это довольно старый, но один из самых популярных бесплатных курсов R-программирования на Udemy, который научит вас науке о данных с R.

В этом курсе вы узнаете, как начать программировать на R и использовать отличный графический пакет для R, ggplot2. Попутно вы также изучите концепции Data Science, такие как основы простой линейной регрессии.

Предварительных требований нет, поэтому все, кто интересуется R, ggplot или наукой о данных, присоединяются к этому курсу.

Курс начинается с установки R и RStudio, а затем объясняются навыки R и ggplot, которые необходимы, когда вы продвигаетесь к пониманию линейной регрессии .

Вот и все о некоторых из лучших бесплатных курсов для изучения языка программирования R , особенно для науки о данных и машинного обучения. Верно, что многие программисты изучают R только по этим двум причинам, у R есть и другие преимущества, особенно в статистике. Если ваша работа включает в себя много статистики и работы с графиками, R может стать хорошим инструментом в вашем арсенале.

Прочие Интересные курсы Вам могут понравиться
5 лучших курсов TensorFlow и машинного обучения
5 бесплатных курсов Spring Framework для разработчиков Java
5 лучших курсов для изучения веб-разработки в 2018 г.
10 лучших учебных пособий и курсов по JavaScript для веб-разработчиков
Лучший Apache Курсы Kafka — 2018
5 курсов для изучения React Native в 2018 г.
5 лучших курсов для изучения React JS и курс Redux
5 курсов для изучения больших данных и Apache Spark
Как японский фермер, выращивающий огурцы, использует глубокое обучение и TensorFlow

Закрытие Примечания

Спасибо, вы дочитали до конца статьи … Удачи вам в пути к программированию на R! Это, конечно, будет непросто, но, следуя этой дорожной карте и руководству, вы на один шаг приблизитесь к тому, чтобы стать специалистом по данным, которым вы всегда хотели быть.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею с друзьями и коллегами и не забудьте подписаться на javinpaul в Twitter и, конечно же, на Medium!

П.С. — Если вы не против заплатить 10 долларов, тогда R Programming A-Z ™: R для науки о данных с помощью реальных упражнений! ЛУЧШИЙ курс для изучения R для науки о данных.

Похожие истории

Теги

Присоединяйтесь к хакеру, полдень

Создайте бесплатную учетную запись, чтобы разблокировать свой собственный опыт чтения.

Лучшие онлайн-курсы для изучения программирования и статистики на языке R |

R — это глубокий, обширный и математический язык статистики и визуализации.Это один из наиболее предпочтительных языков программирования для большинства специалистов по данным. R позволяет найти библиотеку для любого анализа, который вы хотите выполнить. Богатое разнообразие библиотек делает R лучшим выбором для статистического анализа, особенно для специализированной аналитической работы. Кроме того, одной из выдающихся особенностей использования R является возможность создавать прекрасные отчеты о визуализации данных и сообщать о результатах. В этом посте мы рассмотрим лучшие онлайн-курсы по программированию и статистике R.

4,6 (23 264 оценки) || 104105 студентов обучались

После записи на этот курс вы сможете изучить программирование в R And R Studio. Аналитика данных, Наука о данных, Статистический анализ, Пакеты, Функции, GGPlot2.

Вы узнаете, как устанавливать пакеты в R, узнаете, как настроить R studio в соответствии со своими предпочтениями, использовать R Studio, основные принципы программирования, создать цикл while () и цикл for () в R, создать векторы в R, создание переменных, построение и использование матриц в R, функция matrix (), изучение rbind () и cbind ().

Вы также можете попрактиковаться в работе со статистическими данными в R, работе с финансовыми данными в R, работе со спортивными данными в R.

4,5 (11 265 оценок) || 118 181 студент обучается

В этом курсе вы узнаете, как: перемещаться в интерфейсе RStudio, создавать базовые графики, об основной структуре R, включая пакеты, выполнять основные команды на языке программирования R

Вы также узнаете, как обрабатывать добавление пакетов, как использовать инструменты справки R и вообще как ориентироваться в мире R.

4,6 (8 471 оценка) || 45 216 студентов обучались

В этом курсе вы узнаете, как использовать язык программирования R для анализа данных, машинного обучения и визуализации данных!

Вы будете программировать на R и использовать R для анализа данных, создавать визуализации данных, R для обработки csv, Excel, файлов SQL или веб-скрейпинга, R для легкого управления данными, R для алгоритмов машинного обучения и для науки о данных

4.6 (4 347 оценок) || 34 402 студента записалось

В этом курсе вы будете выполнять подготовку данных в R, определять недостающие записи в фреймах данных, находить отсутствующие данные в фреймах данных, применять метод вменения медианных значений для замены отсутствующих записей, применять метод анализа фактов для замены отсутствующих записей, понимать, как использовать их функции which () и знать, как сбросить индекс фрейма данных.

Также вы сможете работать с функциями gsub () и sub () для замены строк, объяснять, почему NA является третьим типом логической константы, работать с датой и временем в R, конвертировать дату и время в формат времени POSIXct, Создание, использование, добавление, изменение, переименование, доступ и подмножество списков в R, понимание, когда использовать [], а когда использовать [[]] или знак $ при работе со списками.

Создание графика временных рядов в R, понимание того, как работает семейство функций Apply, воссоздание оператора apply с циклом for (), использование apply () при работе с матрицами, использование lapply () и sapply () при работе со списками и векторы, Добавление ваших собственных функций в операторы apply, функции Nest apply (), lapply () и sapply () внутри друг друга и Использование функций which.max () и which.min ()

4,4 (2 512 оценок) || Поступил 28 731 студент!

В этом курсе вы узнаете, как установить R и RStudio, Создавать векторы и фреймы данных в R, Построить точки и линии с помощью ggplot, Доступ к векторам из фреймов данных, Группировать с помощью ggplot, Построить остаточные линии с помощью ggplot, Подобрать по методу наименьших квадратов Линия к набору данных и Использовать линию наименьших квадратов для прогнозирования.

4,6 (15, оценок: 219) || 4,25,625 студентов записалось

В этом курсе вы узнаете, как программировать на R и как использовать R для эффективного анализа данных. Вы узнаете, как установить и настроить программное обеспечение, необходимое для среды статистического программирования, и описать общие концепции языка программирования, как они реализованы на языке статистики высокого уровня.

Курс охватывает практические вопросы статистических вычислений, включая программирование на R, чтение данных в R, доступ к пакетам R, написание функций R, отладку, профилирование кода R, а также организацию и комментирование кода R.Темы статистического анализа данных предоставят рабочие примеры.

4,7 (14 208 оценок) || 56 241 студент обучались

В этой специализации вы научитесь анализировать и визуализировать данные в R и создавать воспроизводимые отчеты об анализе данных, демонстрировать концептуальное понимание единой природы статистического вывода, выполнять частотный и байесовский статистический вывод и моделирование для понимания природных явлений и получения данных. основанные на решениях, сообщайте статистические результаты правильно, эффективно и в контексте, не полагаясь на статистический жаргон, критикуйте утверждения на основе данных и оцененные решения на основе данных, а также анализируйте и визуализируйте данные с помощью пакетов R для анализа данных.

Вы создадите портфель проектов анализа данных из специализации, который продемонстрирует мастерство статистического анализа данных от исследовательского анализа до вывода и моделирования, подходящих для применения в статистическом анализе или на должности специалистов по данным.

2,76 623 студента уже записаны!

Этот курс познакомит вас с основами программирования R. Вы сможете лучше запомнить R, когда изучите его для решения конкретной проблемы, поэтому вы будете использовать реальный набор данных о преступности в Соединенных Штатах.Вы изучите навыки R, необходимые для ответа на важные вопросы о различиях в преступности в разных штатах.

Автор: Рао Пурна

Я выпускник, в настоящее время работаю со Stoodnt руководителем отдела маркетинга и поддержки клиентов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2021 © Все права защищены. Карта сайта