R-Programmierungs-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Daten analysiert, visualisiert und statistisch ausgewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Syntax, Funktionen, Paketen und Modellen aufbauen. Viele Kurse stellen Workflows und Beispiele aus Datenprojekten vor.

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Programm-Entwicklung, Statistische Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Daten-Strukturen, Daten importieren/exportieren, R Programmierung, Fehlersuche, Statistische Methoden, Statistische Analyse, R (Software), Installation der Software, Simulationen, Leistungsoptimierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, R Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Daten-Strukturen, Daten importieren/exportieren, Datenwissenschaft, Datei-E/A, Fehlersuche, Datenmanipulation, R (Software), Web-Scraping, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Jupyter
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Programmierung, Bereinigung von Daten, Statistische Visualisierung, R Programmierung, Datenwissenschaft, Ggplot2, Maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenmanipulation, Statistische Analyse, R (Software), Datenvisualisierung, Versionskontrolle, GitHub, Datenwrangling, Plot (Grafiken), Rmarkdown, Datenverarbeitung, Knitr
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Datenanalyse, Datenwissenschaft, Statistische Visualisierung, R Programmierung, Datenumwandlung, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, R (Software), Statistische Methoden, Datenmanipulation, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Datenvisualisierung, Box Plots, Datenwrangling, Plot (Grafiken), Korrelationsanalyse, Tidyverse (R-Paket)
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Leaflet (Software), Rmarkdown, Version Control, Web Scraping, Regression Analysis, Data Visualization, Statistical Analysis, Data Manipulation, Geospatial Information and Technology, Time Series Analysis and Forecasting, Tidyverse (R Package), Statistical Software, Microsoft Azure, Logistic Regression, Data Cleansing, Data Wrangling, Software Documentation, R Programming, R (Software)
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wiederverwendbarkeit von Code, Statistische Programmierung, Microsoft Entwicklungswerkzeuge, Daten-Strukturen, Grundsätze der Programmierung, R Programmierung, Skripting, Programm-Entwicklung, Fehlersuche, R (Software), Funktionales Design, Datenmanipulation, Software-Dokumentation, Installation der Software, Rechnerische Logik, Entwicklungsumgebung, Microsoft Visual Studio
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Peer Review, Datenanalyse, Statistik, Bayessche Statistik, Statistische Programmierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Stichproben (Statistik), R Programmierung, Statistische Hypothesenprüfung, Regressionsanalyse, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, R (Software), Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Berichterstattung, Statistische Modellierung, Statistische Software
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Streudiagramme, Interaktive Datenvisualisierung, Dashboard, Datenwissenschaft, Ggplot2, R Programmierung, Statistische Visualisierung, Geografische Informationen und Technologie, Daten importieren/exportieren, R (Software), Erstellung des Dashboards, Analyse räumlicher Daten, Datenvisualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Rmarkdown, Räumliche Analyse, Glänzend (R-Paket), Tidyverse (R-Paket)
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Python-Programmierung, NumPy
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tidyverse (R Package), Rmarkdown, R Programming, Ggplot2, R (Software), Plot (Graphics), Data Visualization, Data Import/Export, Statistical Visualization, Data Wrangling, Statistical Reporting, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Analysis, Data Science, Data Manipulation, Statistical Analysis, Relational Databases, Data Cleansing, Communication
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Logistic Regression, Statistical Modeling, R (Software), Web Scraping, Ggplot2, Model Evaluation, Statistical Reporting, Data Visualization Software, Predictive Modeling, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Responsible AI, Data Transformation, R Programming, Data Science, Data Wrangling, Version Control
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wiederverwendbarkeit von Code, Validierung von Daten, Datenanalyse, Software zur Datenanalyse, Statistische Programmierung, Statistische Visualisierung, Grundsätze der Programmierung, R Programmierung, Ästhetik, Datenumwandlung, Ggplot2, Datenmanipulation, R (Software), Datenvalidierung, Datenvisualisierung, Installation der Software, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Berichterstattung, Plot (Grafiken), Rmarkdown, Tidyverse (R-Paket)
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Die R-Programmierung ist eine Sprache und Umgebung, die speziell für statistische Berechnungen und Datenanalysen entwickelt wurde. Sie wird von Statistikern, Fachkräften für Datenanalyse und Forschern wegen ihrer leistungsstarken Fähigkeiten bei der Datenmanipulation, statistischen Modellierung und Visualisierung häufig verwendet. Die Bedeutung der R-Programmierung liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Datensätze zu verarbeiten und fortgeschrittene Analysen durchzuführen, was sie zu einem wertvollen Werkzeug in verschiedenen Bereichen macht, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Wissenschaft.
Mit Kenntnissen in der R-Programmierung können Sie verschiedene Berufe wie Datenanalysten, Statistiker, Datenwissenschaftler und Forschungsanalysten ausüben. Diese Positionen erfordern oft ein ausgeprägtes Verständnis der Datenmanipulation und -analyse sowie die Fähigkeit, Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Branchen wie die Technologie-, Finanz- und Gesundheitsbranche sind besonders an Fachleuten interessiert, die R nutzen können, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Um die R-Programmierung effektiv zu erlernen, sollten Sie sich auf mehrere Schlüsselkompetenzen konzentrieren. Dazu gehören das Verständnis der Grundlagen von Programmierkonzepten, Datenstrukturen und Funktionen in R. Darüber hinaus wird die Vertrautheit mit Datenvisualisierungsbibliotheken wie ggplot2, Datenmanipulationspaketen wie dplyr und statistischen Modellierungstechniken Ihre Fähigkeiten verbessern. Kenntnisse über das Datenökosystem von R und die Verwendung von R für die Datenanalyse sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung.
Zu den besten Online-Kursen für die R-Programmierung gehören Introduction to R Programming for Data Science und Data Analysis with R Programming. Diese Kurse vermitteln grundlegende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, die Ihnen den Einstieg in die R-Programmierung und die Anwendung auf die reale Datenanalyse erleichtern.
Ja. Sie können auf Coursera auf zwei Arten kostenlos mit dem Lernen von R-Programmierung beginnen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in R-Programmierung erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Um die R-Programmierung zu erlernen, wählen Sie zunächst einen einsteigerfreundlichen Kurs, der die Grundlagen abdeckt. Nutzen Sie interaktive Übungen und Projekte, um das Gelernte anzuwenden. Nutzen Sie Online-Ressourcen wie Foren und Dokumentationen, um Ihr Verständnis zu verbessern. Konsequentes Üben und die Anwendung von R in der Praxis helfen Ihnen, Ihre Fähigkeiten zu festigen und Ihr Selbstvertrauen im Umgang mit der Sprache zu steigern.
Typische Themen, die in R-Programmierkursen behandelt werden, sind Datentypen und -strukturen, Funktionen, Kontrollfluss, Datenvisualisierung und statistische Analysen. In Kursen für Fortgeschrittene können Themen wie Maschinelles Lernen, Data Wrangling und die Verwendung von R-Paketen für bestimmte Anwendungen behandelt werden. Das Verständnis dieser Themen bietet eine umfassende Grundlage für die Verwendung von R bei verschiedenen datenbezogenen Aufgaben.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern in der R-Programmierung sind Kurse wie das Microsoft R Programming for Everyone Professional Certificate und der Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse Spezialisierung sind eine ausgezeichnete Wahl. Diese Programme sind darauf ausgelegt, den Lernenden praktische Fähigkeiten zu vermitteln, die direkt am Arbeitsplatz angewendet werden können.