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R 课程

R 课程可以帮助您学习数据操作、统计分析、数据可视化和编程基础。您可以掌握创建可重复研究、执行 Regression 分析和实施机器学习算法的技能。许多课程都会介绍 RStudio 等工具以及 ggplot2 和 dplyr 等软件包,这些都能提高您分析数据集和有效展示研究结果的能力。


热门 R 课程和认证


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    G

    Google

    Data Analysis with R Programming

    您将获得的技能: Rmarkdown, Ggplot2, R Programming, Data Analysis, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Statistical Programming, Data Visualization Software, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Import/Export, Data Structures

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft R Programming for Everyone

    您将获得的技能: 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
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    6 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    数据科学 R 语言编程入门

    您将获得的技能: 数据导入/导出, R 语言程序设计(中文版), 数据操作, 数据分析, 数据结构, 网页抓取, Jupyter, 集成开发环境, 数据科学, 编程原则, 探索性数据分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    602 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    M

    Microsoft

    The R Programming Starter Course

    您将获得的技能: Debugging, R Programming, Data Structures, Microsoft Development Tools, Software Documentation, Programming Principles, Development Environment, Data Manipulation, Data Transformation, Scripting

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
    6 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 统计分析, 数据共享, 数据可视化软件, 绘图(图形), 统计编程, R 语言程序设计(中文版), 数据操作, Ggplot2, R(软件), 数据科学, GitHub, 机器学习, Knitr, Rmarkdown, 数据整合, 版本控制, 数据清理, 探索性数据分析, 统计可视化, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    使用 R 进行数据分析

    您将获得的技能: 概率分布, 统计分析, 概率与统计, 统计, 同行评审, 抽样(统计), R 语言程序设计(中文版), 统计假设检验, 统计建模, R(软件), 统计方法, 数据分析, 回归分析, 贝叶斯统计, 探索性数据分析, 统计报告, 数据分析软件, 统计推理, 数据可视化, 概率

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7632 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Colorado Boulder

    Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse

    您将获得的技能: 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
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    55 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 R 的应用数据科学

    您将获得的技能: 数据叙事, SQL, 数据可视化软件, 模型评估, R 语言程序设计(中文版), 绘图(图形), 关系数据库, 数据展示, 数据库设计, 数据整理, Ggplot2, 数据操作, 探索性数据分析, 数据库, 网页抓取, 仪表板, 交互式数据可视化, 数据分析, 闪亮(R 套件), 数据可视化

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1266 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 计算机编程, 数据导入/导出, JSON, 自动化, 还原式 API, Python 程序设计, 数据操作, 数据分析, Pandas(Python 软件包), NumPy, 网页抓取, 面向对象编程(OOP), Jupyter, 应用编程接口 (API), 数据结构, 编程原则, 文件输入/输出

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Foundations of R Programming and Basic Data Manipulation

    您将获得的技能: Rmarkdown, R (Software), Data Import/Export, R Programming, Ggplot2, Data Manipulation, Plotly, Data Visualization, Web Scraping, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Data Cleansing, Data Preprocessing, Data Transformation, Statistical Programming, Programming Principles, Data Structures

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Excel 和 R 进行 IBM 数据分析

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据可视化软件, 数据展示, Excel 公式, 数据库设计, 关系数据库, 数据整理, 数据操作, 分析技能, IBM Cognos 分析, 数据分析, 统计可视化, 网页抓取, 探索性数据分析, 大数据, 交互式数据可视化, 仪表板, 微软Excel, 数据可视化, 闪亮(R 套件)

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3.1万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    R 编程和 Tidyverse 简介

    您将获得的技能: 软件安装, 数据可视化软件, R 语言程序设计(中文版), 统计编程, 数据操作, Ggplot2, 数据分析, 数据转换, Rmarkdown, 编程原则, 数据可视化, Tidyverse(R 软件包)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    49 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

1234…150

总之,以下是 10 最受欢迎的 r programming 课程

  • Data Analysis with R Programming: Google
  • Microsoft R Programming for Everyone: Microsoft
  • 数据科学 R 语言编程入门: IBM
  • The R Programming Starter Course: Microsoft
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • 使用 R 进行数据分析: Duke University
  • Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse: University of Colorado Boulder
  • 使用 R 的应用数据科学: IBM
  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • Foundations of R Programming and Basic Data Manipulation: Packt

您可以在 Data Analysis 中学到的技能

分析 (85)
大数据 (64)
Python 程序设计 (47)
商业分析 (40)
R 语言程序设计(中文版) (37)
统计分析 (36)
SQL (33)
数据模型 (29)
数据挖掘 (27)
探索性数据分析 (26)
数据建模 (21)
数据操作 (20)

关于 R 语言程序设计(中文版) 的常见问题

R 编程是一种专为统计计算和数据分析而设计的语言和环境。它因其在数据处理、统计建模和可视化方面的强大功能而在统计学家、数据分析师和研究人员中广泛使用。R 编程的重要性在于它能够处理复杂的 Data Set 并执行高级分析,使其成为金融、医疗保健和学术界等各个领域的重要工具。‎

掌握 R 编程技能后,您可以从事数据分析师、统计学家、数据科学家和研究分析师等各种工作角色。这些职位通常需要对数据处理和分析有很强的理解能力,以及有效沟通研究结果的能力。技术、金融和医疗保健等行业尤其需要能够利用 R 从数据中获得洞察力的专业人才。‎

要想有效地学习 R编程,应重点掌握几项关键技能,其中包括了解 R 中的编程概念、数据结构和函数等基础知识。此外,熟悉ggplot2 等数据可视化库、dplyr 等数据处理包以及统计建模技术也会提高您的熟练程度。了解 R 生态系统以及如何使用R 进行数据分析也至关重要。‎

一些最好的 R 编程在线课程包括《数据科学 R 编程入门》和《R 编程数据分析》。这些课程提供基础知识和实用技能,可以帮助您入门 R 编程,并将其应用到实际数据分析中。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 R 编程:

  1. 免费预览 许多 R 编程课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 R 编程证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习 R 编程,首先要选择一门涵盖基础知识的适合初学者的课程。参与互动练习和项目,学以致用。利用论坛和文档等在线资源加深理解。坚持练习和实际应用 R 将有助于巩固您的技能,增强您使用该语言的信心。‎

R编程课程涵盖的典型主题包括数据类型和结构、函数、控制流、数据可视化和统计分析。高级课程可能会探讨机器学习、Data Wrangling 以及在特定应用中使用 R 包等主题。了解这些主题将为在各种数据相关任务中使用 R 打下全面的基础。‎

要对员工进行 R 编程培训和技能提升,Microsoft R Programming for Everyone Professional Certificate和Expressway to Data Science等课程都是很好的选择:R 编程和 Tidyverse 专项课程是极佳的选择。这些课程旨在让学员掌握可直接应用于工作场所的实用技能。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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