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: Installation du logiciel, Analyse des données, Analyse statistique, Débogage, Développement du programme, R Programmation, R (logiciel), Importation/exportation de données, Structures de données, Principes de programmation, Programmation statistique, Méthodes statistiques, Optimisation des performances, Simulations
★ 4.5 (22 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Environnements de développement intégré, Analyse des données, Débogage, R Programmation, Jupyter, Fichier E/S, Manipulation de données, Récupération de données sur le Web, Science des données, R (logiciel), Manipulation des données, Importation/exportation de données, Structures de données, Principes de programmation
★ 4.5 (614) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Ggplot2, Nettoyage des données, Traitement des données, Analyse statistique, R Programmation, Science des données, Manipulation de données, Analyse exploratoire des données (AED), Partage des données, Analyse exploratoire des données, R (logiciel), Manipulation des données, Tracé (graphique), Visualisation statistique, GitHub, Visualisation des données, Programmation statistique, Knitr, Rmarkdown, Contrôle des versions
★ 4.6 (48 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

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

Microsoft
Compétences que vous acquerrez: Leaflet (Software), 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, Data Cleansing, Data Visualization, Data Wrangling, Software Documentation, R Programming, R (Software)
★ 4 (7) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Création de tableaux de bord, Ggplot2, R Programmation, Tidyverse (paquet R), Science des données, R (logiciel), Logiciel de visualisation de données, Brillant (paquet R), Importation/exportation de données, Tracé (graphique), Visualisation interactive des données, Information et technologie géospatiales, Visualisation statistique, Diagrammes de dispersion, Analyse des données spatiales, Visualisation des données, Tableau de bord, Rmarkdown, Analyse spatiale
★ 4.8 (450) · 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

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, Data Cleansing, Data Transformation, Communication
★ 4.1 (56) · Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois
Duke University
Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Logistic Regression, Statistical Modeling, R (Software), Web Scraping, Ggplot2, Model Evaluation, Statistical Reporting, Data Visualization Software, Predictive Modeling, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Responsible AI, Data Transformation, R Programming, Data Science, Data Wrangling, Version Control
★ 4.7 (39) · Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

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