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: Programmation Statistique, structures de données, Manipulation des données, Analyse statistique, Importation/exportation de données, Outils de programmation informatique, Principes de programmation, La programmation en R, Optimisation des performances, Simulations, Débogage, Analyse des Données
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Environnements de développement intégré, Manipulation des données, structures de données, Science des données, Web scraping, Importation/exportation de données, La programmation en R, Principes de programmation, Analyse des Données, Jupyter, Analyse exploratoire des données (AED)
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: 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
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Programmation Statistique, Science des données, Manipulation des données, Contrôle des versions, GitHub, Réduction de dimensionnalité, Partage des données, Analyse statistique, La programmation en R, Logiciel de Visualisation de Données, Rmarkdown, Intégration de données, Tracé (graphique), Visualisation statistique, Ggplot2, Apprentissage automatique, Analyse exploratoire des données (AED), Nettoyage des données, R (logiciel), Knitr
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: structures de données, Manipulation des données, Scripting, Principes de programmation, Documentation du logiciel, La programmation en R, Environnement de développement, Outils de développement Microsoft, Transformation de données, Débogage
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Graphiques en boîte, Manipulation des données, Analyse de régression, Data wrangling, Science des données, Évaluation de modèles, Analyse statistique, Modélisation statistique, Analyse prédictive, La programmation en R, Prétraitement de données, Modélisation prédictive, Nettoyage des données, Analyse de corrélation, Transformation de données, Analyse des Données, Analyse exploratoire des données (AED), Visualisation de Données
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Microsoft
Compétences que vous acquerrez: 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
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
Duke University
Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Distribution de probabilité, Statistiques, Inférence statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse statistique, Modélisation statistique, Examen par les pairs, Analyse de régression, Probabilité, Échantillonnage (statistiques), Statistiques bayésiennes, Méthodes statistiques, La programmation en R, Logiciel d'analyse des données, Rapports statistiques, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse des Données, R (logiciel), Visualisation de Données
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Regression Analysis, Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Advanced Analytics, R Programming, Statistical Methods, Data Validation, Verification And Validation, Plot (Graphics), Exploratory Data Analysis, Technical Communication
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: structures de données, Programmation en Python, Manipulation des données, Programmation informatique, Importation/exportation de données, JSON, Principes de programmation, Automatisation, Web scraping, Restful API, Interface de programmation d'application (API), Fichier E/S, Pandas (paquetage Python), Programmation orientée objet (POO), NumPy, Analyse des Données, Jupyter
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Tableau de bord, Importation/exportation de données, Science des données, Storyboard, Diagrammes de dispersion, Logiciel de Visualisation de Données, Rmarkdown, Tracé (graphique), Ggplot2, Visualisation interactive des données, Analyse des données spatiales, Visualisation statistique, Rapports statistiques, La programmation en R, Shiny (Package (R)), Information et technologie géospatiales, Tidyverse (Package R), Maîtrise des données, Analyse des Données, Visualisation de Données
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Logical Operations
Compétences que vous acquerrez: 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
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 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.