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

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

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

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wiederverwendbarkeit von Code, Software-Dokumentation, Microsoft Entwicklungswerkzeuge, Datenmanipulation, Rechnerische Logik, Daten-Strukturen, Grundsätze der Programmierung, Statistische Programmierung, Programm-Entwicklung, R Programmierung, Entwicklungsumgebung, R (Software), Fehlersuche, Microsoft Visual Studio, Installation der Software
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Logistic Regression, Web Scraping, Data Visualization, Rmarkdown, Data Presentation, Data Storytelling, Version Control, Leaflet (Software), Statistical Modeling, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Reporting, Statistical Analysis, Data Cleansing, Probability & Statistics, Data Manipulation, R Programming, Data Preprocessing, R (Software), Data Wrangling
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Statistik, Explorative Datenanalyse, Statistische Methoden, Statistische Software, Wahrscheinlichkeit, Statistische Inferenz, Statistische Programmierung, Statistische Berichterstattung, R Programmierung, Statistische Analyse, R (Software), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Modellierung, Bayessche Statistik, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Hypothesenprüfung
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Software Development Life Cycle, Cloud-Native Computing, Software Architecture, Hibernate (Java), Database Design, Docker (Software), Containerization, Git (Version Control System), GitHub, Object Oriented Programming (OOP), Responsive Web Design, CI/CD, Restful API, Data Ethics, Java Programming, Model Deployment, Version Control, Database Management, Software Development, Software Design
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Logical Operations
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, R (Software), Data Science, Data Analysis, Statistical Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Statistical Visualization, Regression Analysis, Statistical Machine Learning, Plot (Graphics), Data Structures, Computer Programming, Decision Tree Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Software Development, Computer Programming Tools, Data Import/Export, Machine Learning Algorithms
Mittel · Spezialisierung · 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
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Ggplot2, Interaktive Datenvisualisierung, Web-Präsenz, Daten-Strukturen, Interviewing-Fähigkeiten, Kommunikation mit Interessenvertretern, Daten-Storytelling, Bereinigung von Daten, R (Software), Tabellenkalkulations-Software, Dateiverwaltung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Präsentation der Daten, Validierung von Daten, LinkedIn, Rmarkdown, Daten-Ethik
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
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.