Les cours en programmation R peuvent vous aider à apprendre comment analyser, visualiser et manipuler des données. Vous pouvez développer des compétences en modèles statistiques, préparation des données et création de graphiques. Beaucoup de cours utilisent des jeux de données pour illustrer les concepts.

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Optimisation des performances, Simulations, Principes de programmation, Développement du programme, R Programmation, Programmation statistique, Installation du logiciel, Analyse statistique, Débogage, Méthodes statistiques, R (logiciel), Structures de données, Importation/exportation de données, Analyse des données
★ 4.5 (22 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Contrôle des versions, Partage des données, Tracé (graphique), Visualisation statistique, Analyse exploratoire des données, Science des données, R Programmation, Programmation statistique, Analyse statistique, Nettoyage des données, Rmarkdown, Traitement des données, Manipulation de données, Knitr, GitHub, Visualisation des données, Apprentissage automatique, Traitement des données, R (logiciel), Ggplot2
★ 4.6 (48 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Principes de programmation, Récupération de données sur le Web, Science des données, R Programmation, Environnement de développement, Manipulation de données, Fichier E/S, Jupyter, R (logiciel), Structures de données, Environnements de développement intégré, Importation/exportation de données, Analyse des données
★ 4.5 (624) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Principes de programmation, Microsoft Visual Studio, Développement du programme, R Programmation, Programmation statistique, Installation du logiciel, Environnement de développement, Débogage, Manipulation de données, Documentation du logiciel, Réutilisation du code, R (logiciel), Outils de développement Microsoft, Logique informatique, Structures de données
★ 5 (6) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Analyse de corrélation, Tracé (graphique), Visualisation statistique, Analyse exploratoire des données, Science des données, R Programmation, Analyse statistique, Manipulation de données, Modèle de formation, Graphiques en boîte, Évaluation du modèle, Méthodes statistiques, Visualisation des données, Traitement des données, Modélisation prédictive, R (logiciel), Transformation des données, Tidyverse (paquet R), Analyse de régression, Analyse des données
★ 4.7 (379) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois
Duke University
Compétences que vous acquerrez: Échantillonnage (statistiques), Modélisation statistique, Analyse exploratoire des données, Probabilités et statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, R Programmation, Programmation statistique, Analyse statistique, Rapports statistiques, Méthodes statistiques, Inférence statistique, Distribution de probabilité, Probabilité, Statistiques, Logiciel statistique, Visualisation des données, R (logiciel), Statistiques bayésiennes, Analyse de régression, Analyse des données
★ 4.7 (7,7 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Tracé (graphique), Visualisation statistique, Science des données, R Programmation, Création de tableaux de bord, Analyse des données spatiales, Tableau de bord, Information et technologie géospatiales, Rmarkdown, Diagrammes de dispersion, Visualisation des données, R (logiciel), Logiciel de visualisation de données, Ggplot2, Tidyverse (paquet R), Brillant (paquet R), Importation/exportation de données, Analyse spatiale, Analyse des données
★ 4.8 (458) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Microsoft
Compétences que vous acquerrez: 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) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Coursera
Compétences que vous acquerrez: Science des données, R Programmation, Installation du logiciel, Gestion des paquets et des logiciels, Logiciel d'analyse de données, R (logiciel), Structures de données, Importation/exportation de données, Analyse des données
★ 4.3 (387) · Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

University of Colorado Boulder
Compétences que vous acquerrez: 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) · Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois
Compétences que vous acquerrez: Collecte de données, Récupération de données sur le Web, Visualisation statistique, Analyse exploratoire des données, Analyse statistique, Rmarkdown, Manipulation de données, Présentation des données, Évaluation du modèle, Conception de la base de données, Bases de données relationnelles, SQL, Visualisation des données, Traitement des données, Modélisation prédictive, R (logiciel), Logiciel de visualisation de données, Ggplot2, Brillant (paquet R), Analyse des données
★ 4.5 (1,3 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Microsoft
Compétences que vous acquerrez: Data Visualization, Data Presentation, Generative AI, Version Control, Git (Version Control System), Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Pandas (Python Package), R Programming, Tidyverse (R Package), Ggplot2, Python Programming, Jupyter, Microsoft Visual Studio, GitHub, Statistical Visualization, Data Storytelling, NumPy, Machine Learning Methods
★ 4.4 (690) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois
La programmation R est un langage et un environnement spécifiquement conçus pour le calcul statistique et l'analyse des données. Il est largement utilisé par les statisticiens, les analystes de données et les chercheurs pour ses puissantes capacités de manipulation des données, de modélisation statistique et de visualisation. L'importance de la programmation R réside dans sa capacité à traiter des ensembles de données complexes et à effectuer des analyses avancées, ce qui en fait un outil précieux dans divers domaines, notamment la finance, les soins de santé et le monde universitaire.
Avec des compétences en programmation R, vous pouvez poursuivre divers rôles professionnels tels que l'analyste de données, le statisticien, le scientifique de données et l'analyste de recherche. Ces postes exigent souvent une solide compréhension de la manipulation et de l'analyse des données, ainsi que la capacité de communiquer efficacement les résultats. Les serveurs d'authentification tels que la technologie, la finance et les soins de santé sont particulièrement friands de professionnels capables d'exploiter R pour tirer des enseignements des données.
Pour apprendre efficacement la programmation en R, vous devez vous concentrer sur plusieurs compétences clés. Il s'agit notamment de comprendre les bases des concepts de programmation, des structures de données et des fonctions dans R. En outre, une bonne connaissance des bibliothèques de visualisation des données comme ggplot2, des packages de manipulation des données comme dplyr et des techniques de modélisation statistique vous permettra d'améliorer vos compétences. La connaissance de l'écosystème R et de la manière d'utiliser R pour l'analyse des données est également cruciale.
Parmi les meilleurs cours en ligne pour la programmation R, citons l'Introduction à la programmation R pour la science des données et l'Analyse des données avec la programmation R. Ces cours fournissent des connaissances fondamentales et des compétences pratiques qui peuvent vous aider à démarrer avec la programmation R et à l'appliquer à l'analyse des données du monde réel.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre la programmation r sur Coursera gratuitement de deux façons :
Si vous voulez continuer à apprendre, obtenir un certificat en programmation r, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez mettre à niveau ou demander une aide financière.
Pour apprendre la programmation R, commencez par choisir un cours adapté aux débutants qui couvre les bases. Participez à des exercices et des projets interactifs pour mettre en pratique ce que vous avez appris. Utilisez les ressources en ligne, telles que les forums et la documentation, pour améliorer votre compréhension. La pratique régulière et l'application de R dans le monde réel vous aideront à consolider vos compétences et à renforcer votre confiance dans l'utilisation du langage.
Les sujets typiques abordés dans les cours de programmation R comprennent les types et structures de données, les fonctions, le flux de contrôle, la visualisation des données et l'analyse statistique. Les cours avancés peuvent explorer des sujets tels que l'apprentissage automatique, le Data wrangling et l'utilisation de packages (R) pour des applications spécifiques. La compréhension de ces sujets fournira une base complète pour l'utilisation de R dans diverses tâches liées aux données.
Pour la formation et le perfectionnement des employés en programmation R, des cours comme le Certificat professionnel Microsoft R Programming for Everyone et l'Expressway to Data Science : R Programming and Tidyverse Specialization sont d'excellents choix. Ces programmes sont conçus pour doter les apprenants de compétences pratiques qui peuvent être directement appliquées sur le lieu de travail.