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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.


Mehr zu entdecken:

Beliebte R Programmierung Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    R-Programmierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, R-Programmierung, Simulationen, Datenstrukturen, Computer-Programmierwerkzeuge, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Statistische Analyse, Fehlersuche, Leistungsoptimierung, Statistisches Programmieren, Grundsätze der Programmierung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    22.362 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: Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Integrierte Entwicklungsumgebungen, R-Programmierung, Datenstrukturen, Datenverarbeitung, Web Scraping, Jupyter, Daten importieren/exportieren, Grundsätze der Programmierung, Datenmanipulation

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    Analyze Data Using R for Statistical and Predictive Modeling

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Statistical Analysis, Predictive Modeling, R Programming, Data Manipulation, Business Analytics, Data Analysis, Probability & Statistics, Regression Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Case Studies, Decision Tree Learning, Data Structures

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plot (Grafiken), Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Gemeinsame Nutzung von Daten, Statistische Visualisierung, R-Programmierung, Versionskontrolle, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, R (Software), Datenverarbeitung, Daten-Integration, Statistische Analyse, Knitr, Datenvisualisierungssoftware, GitHub, Ggplot2, Rmarkdown, Statistisches Programmieren, Maschinelles Lernen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    M

    Microsoft

    Der R-Programmier-Starterkurs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Skripting, R-Programmierung, Datenstrukturen, Software-Dokumentation, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Entwicklungsumgebung, Fehlersuche, Grundsätze der Programmierung, Microsoft Entwicklungswerkzeuge

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    6 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Korrelationsanalyse, Daten bereinigen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, R-Programmierung, Box Plots, Modellevaluation, Statistische Analyse, Prädiktive Analytik, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Datenumwandlung, Datenwrangling, Datenvisualisierung, Statistische Modellierung, Tidyverse (R-Paket)

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Microsoft R Programming for Everyone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Rmarkdown, Version Control, Web Scraping, Regression Analysis, Knitr, Exploratory Data Analysis, Statistical Analysis, Data Manipulation, Dimensionality Reduction, Ggplot2, Geospatial Information and Technology, Time Series Analysis and Forecasting, Plotly, Microsoft Azure, Data Cleansing, Data Visualization, Software Documentation, R Programming, Data Quality, Microsoft Copilot

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Inferenz, Explorative Datenanalyse, Statistik, R-Programmierung, Peer Review, Regressionsanalyse, Bayessche Statistik, Statistische Analyse, R (Software), Wahrscheinlichkeit, Statistische Modellierung, Statistische Methoden, Statistische Berichterstattung, Datenvisualisierung, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenanalyse-Software

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7650 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenanalyse, NumPy, Restful API, Automatisierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), JSON, Datenstrukturen, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Computer Programmierung, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Datei-E/A, Web Scraping, Pandas (Python-Paket), Grundsätze der Programmierung, Jupyter

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenvisualisierung & Dashboarding mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plot (Grafiken), Datenanalyse, Dashboard, Statistische Visualisierung, Streudiagramme, R-Programmierung, Datenkompetenz, Storyboarding, Analyse räumlicher Daten, Datenverarbeitung, Daten importieren/exportieren, Datenvisualisierungssoftware, Ggplot2, Statistische Berichterstattung, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Tidyverse (R-Paket), Geografische Informationen und Technologie, Shiny (R-Paket)

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    L

    Logical Operations

    R Programming for Data Science

    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

  • 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, Data Import/Export, Data Visualization, Data Manipulation, Data Visualization Software, Data Analysis, Data Science, Data Storytelling, Statistical Analysis, Relational Databases, Data Cleansing, Data Transformation, Statistical Programming, Data Integration, Software Installation, Programming Principles, Communication

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

1234…417

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

  • R-Programmierung: Johns Hopkins University
  • Einführung in die R-Programmierung für Data Science: IBM
  • Analyze Data Using R for Statistical and Predictive Modeling: EDUCBA
  • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
  • Der R-Programmier-Starterkurs: Microsoft
  • Datenanalyse mit R: IBM
  • Microsoft R Programming for Everyone: Microsoft
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • Python für Datenwissenschaft, KI & 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-Programmierung

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.

Andere wissenswerte Themen

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