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

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

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

Compétences que vous acquerrez: Prétraitement de données, Analyse des Données, Modélisation prédictive, Science des données, Analyse exploratoire des données (AED), Manipulation des données, Analyse statistique, Transformation de données, Data wrangling, Analyse prédictive, Analyse de corrélation, Analyse de régression, Importation/exportation de données, La programmation en R, Visualisation de Données, Nettoyage des données, Évaluation de modèles, Modélisation statistique, Tidyverse (Package R), Graphiques en boîte
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

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

Coursera
Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Science des données, structures de données, La programmation en R, Importation/exportation de données, Programmation orientée données, Gestion des paquets et des logiciels, Logiciel d'analyse des données, R (logiciel), Programmation Statistique
Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

Logical Operations
Compétences que vous acquerrez: R Programming, R (Software), Data Science, Data Analysis, Statistical Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Regression Analysis, Statistical Visualization, 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
Duke University
Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Logistic Regression, Statistical Modeling, Web Scraping, Ggplot2, Model Evaluation, Data Visualization Software, Predictive Modeling, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Data Analysis, Regression Analysis, Responsible AI, Data Transformation, R Programming, Data Science, Data Wrangling, Version Control
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois
Duke University
Compétences que vous acquerrez: Statistiques, Méthodes statistiques, Analyse des Données, Échantillonnage (statistiques), Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Distribution de probabilité, Inférence statistique, Probabilités et statistiques, La programmation en R, Rapports statistiques, Visualisation de Données, Logiciel d'analyse des données, Probabilité, Examen par les pairs, Statistiques bayésiennes, Modélisation statistique, R (logiciel)
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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