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: Daten importieren/exportieren, Installation der Software, Daten-Strukturen, Statistische Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Fehlersuche, Statistische Methoden, R Programmierung, Datenanalyse, Statistische Analyse, R (Software), Simulationen, Programm-Entwicklung, Leistungsoptimierung
★ 4.5 (22.378) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Daten importieren/exportieren, Web-Scraping, Jupyter, Daten-Strukturen, Grundsätze der Programmierung, Datei-E/A, R Programmierung, Datenwissenschaft, Entwicklungsumgebung, Datenanalyse, R (Software)
★ 4.5 (625) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Bereinigung von Daten, Maschinelles Lernen, Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenverarbeitung, Statistische Programmierung, Rmarkdown, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Ggplot2, R Programmierung, Datenwissenschaft, Versionskontrolle, Statistische Analyse, R (Software), Statistische Visualisierung, GitHub, Knitr, Plot (Grafiken), Datenwrangling
★ 4.6 (48.242) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

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

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten importieren/exportieren, Installation der Software, Daten-Strukturen, R Programmierung, Datenwissenschaft, Paket- und Softwareverwaltung, Datenanalyse, R (Software), Software zur Datenanalyse
★ 4.3 (389) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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
★ 4.2 (9) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Stichproben (Statistik), Statistische Programmierung, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Bayessche Statistik, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Berichterstattung, R Programmierung, Statistische Software, Statistik, Datenanalyse, Statistische Analyse, R (Software), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Modellierung, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Inferenz
★ 4.7 (7733) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Software zur Datenvisualisierung, Daten importieren/exportieren, Räumliche Analyse, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Analyse räumlicher Daten, Dashboard, Ggplot2, Tidyverse (R-Paket), R Programmierung, Datenwissenschaft, Datenanalyse, R (Software), Interaktive Datenvisualisierung, Glänzend (R-Paket), Statistische Visualisierung, Geografische Informationen und Technologie, Erstellung des Dashboards, Streudiagramme, Plot (Grafiken)
★ 4.8 (459) · 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), Javascript, CI/CD, Restful API, Data Ethics, Java Programming, Model Deployment, Version Control, Database Management, Software Development, Software Design
★ 4.6 (7930) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 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
★ 4.1 (56) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Git (Version Control System), Data Visualization, Data Presentation, Generative AI, Version Control, Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Pandas (Python Package), R Programming, Tidyverse (R Package), Ggplot2, Jupyter, Python Programming, Microsoft Visual Studio, Statistical Visualization, Data Storytelling, GitHub, NumPy, Machine Learning Methods
★ 4.4 (701) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Die am besten bewerteten R Programming Kurse werden von Johns Hopkins University auf Coursera angeboten.
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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.