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R Programmierung Kurse

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.

Beliebte R Programmierung Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    R Programmierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Datenanalyse, Statistische Programmierung, Statistische Methoden, Fehlersuche, R (Software), Programm-Entwicklung, Leistungsoptimierung, Installation der Software, Daten-Strukturen, Daten importieren/exportieren, Statistische Analyse, Grundsätze der Programmierung, Simulationen

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    22.373 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in die R-Programmierung für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Datenanalyse, Entwicklungsumgebung, Datenwissenschaft, Fehlersuche, R (Software), Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datei-E/A, Jupyter, Daten-Strukturen, Daten importieren/exportieren, Grundsätze der Programmierung, Web-Scraping

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    617 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Datenvisualisierung, Statistische Visualisierung, R Programmierung, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Statistische Programmierung, Datenwissenschaft, Ggplot2, Gemeinsame Nutzung von Daten, R (Software), Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenwrangling, Plot (Grafiken), Statistische Analyse, Versionskontrolle, Knitr, GitHub, Rmarkdown

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    48.222 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Datenanalyse mit R

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    375 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Datenvisualisierung, Statistische Hypothesenprüfung, R Programmierung, Regressionsanalyse, Datenanalyse, Statistische Programmierung, Statistische Methoden, Statistik, R (Software), Statistische Software, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Explorative Datenanalyse, Statistische Inferenz, Statistische Modellierung, Statistische Berichterstattung, Bayessche Statistik, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik)

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7687 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    M

    Microsoft

    Der R-Programmier-Starterkurs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Skripting, R Programmierung, Entwicklungsumgebung, Wiederverwendbarkeit von Code, Statistische Programmierung, Fehlersuche, Microsoft Visual Studio, R (Software), Programm-Entwicklung, Microsoft Entwicklungswerkzeuge, Datenmanipulation, Software-Dokumentation, Installation der Software, Daten-Strukturen, Funktionales Design, Grundsätze der Programmierung, Rechnerische Logik

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    6 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Microsoft R Programming for Everyone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Presentation, Leaflet (Software), Statistical Methods, Rmarkdown, Regression Analysis, Version Control, Web Scraping, Data Visualization, Statistics, Statistical Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Programming, Data Cleansing, Data Wrangling, Software Documentation, R Programming, R (Software)

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    8 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Data Science with R

    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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    42 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Skripting, Datenanalyse, NumPy, Datenerhebung, Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Datenerfassung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    43.650 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenvisualisierung & Dashboarding mit R

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

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    454 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    I

    IBM

    IBM Java Developer

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    7717 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse

    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, Exploratory Data Analysis, Relational Databases, Data Cleansing, Communication

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    56 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

1234…489

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

  • R Programmierung: Johns Hopkins University
  • Einführung in die R-Programmierung für Data Science: IBM
  • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
  • Datenanalyse mit R: IBM
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • Der R-Programmier-Starterkurs: Microsoft
  • Microsoft R Programming for Everyone: Microsoft
  • Data Science with R: Duke University
  • Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung: IBM
  • Datenvisualisierung & Dashboarding mit R: Johns Hopkins University

Fähigkeiten, die Sie bei Data Analysis erlernen können

Analytik (85)
Big Data (64)
Python-Programmierung (47)
Unternehmensanalytik (40)
R-Programmierung (37)
Statistische Analyse (36)
SQL (33)
Datenmodell (29)
Data-Mining (27)
Explorative Datenanalyse (26)
Datenmodellierung (21)
Datenmanipulation (20)

Häufig gestellte Fragen zum Thema R Programming

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:

  1. Eine kostenloseVorschau auf das erste Modul vieler R-Programmierkurse. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, benotete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

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.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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