用于数据科学课程的 R
R for Data Science 课程可以帮助您学习数据操作、统计分析、数据可视化和机器学习技术。您可以掌握探索性数据分析、假设检验和预测建模的技能。许多课程都会介绍 RStudio 等工具以及 ggplot2 和 dplyr 等软件包，它们支持创建数据 Visualization 和执行复杂的数据 Transformer。通过使用这些工具和方法，您可以有效地分析数据集，并获得有意义的见解。
数据科学的热门 R 课程和认证
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计编程, 数据操作, 数据导入/导出, 模拟, 计算机编程工具, R 程序设计, 数据分析, 性能调整, 调试, 统计分析, 数据结构, 编程原则
您将获得的技能: 集成开发环境, 数据操作, 数据科学, 数据导入/导出, 探索性数据分析, 数据分析, 网络抓取, R 程序设计, Jupyter, 编程原则, 数据结构
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计编程, 数据共享, 数据操作, 数据可视化软件, 数据清理, 数据科学, 绘图（图形）, 统计可视化, 版本控制, 降维, R（软件）, 探索性数据分析, Ggplot2, GitHub, Rmarkdown, R 程序设计, Knitr, 机器学习, 统计分析, 数据整合
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 空间数据分析, 数据可视化软件, 绘图（图形）, 数据科学, 统计可视化, 散点图, 故事板, 交互式数据可视化, 数据分析, Rmarkdown, Ggplot2, 数据导入/导出, 仪表板, 地理空间信息与技术, R 程序设计, 数据可视化, Tidyverse（R 软件包）, 闪亮（R 套件）, 统计报告, 数据扫盲
IBM
您将获得的技能: 查询语言, 数据操作, 数据可视化软件, 数据整理, 探索性数据分析, 统计可视化, 模型评估, Ggplot2, 仪表板, Rmarkdown, R 程序设计, 数据分析, 网络抓取, 数据库, 数据可视化, 闪亮（R 套件）, 数据库设计, 关系数据库, 统计分析, 数据展示
Duke University
您将获得的技能: 统计假设检验, 抽样（统计）, 贝叶斯统计, 回归分析, 统计方法, R（软件）, 探索性数据分析, 统计资料, 数据分析, 统计建模, 概率与统计, R 程序设计, 统计报告, 概率分布, 数据可视化, 概率, 数据分析软件, 统计推理, 统计分析, 同行评审
是什么让您今天来到 Coursera？
您将获得的技能: Data Manipulation, Statistical Analysis, R (Software), Ggplot2, R Programming, Data Visualization Software, Data Science, Data Preprocessing, Probability & Statistics, Data Analysis, Statistics, Statistical Modeling, Regression Analysis, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning, Descriptive Statistics, Probability Distribution, Time Series Analysis and Forecasting
Logical Operations
您将获得的技能: 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
您将获得的技能: Shiny (R Package), Cloud Deployment, Interactive Data Visualization, Application Deployment, Data Visualization, Server Side, Performance Tuning, R (Software), Dashboard, Application Lifecycle Management, Data Visualization Software, User Interface (UI), Web Applications, Authentications, Application Development, User Interface (UI) Design, Exploratory Data Analysis, Interactive Design, R Programming, Data Management
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您将获得的技能: Rmarkdown, Autoencoders, Shiny (R Package), Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Evaluation, R (Software), Data Import/Export, Classification Algorithms, Reinforcement Learning, R Programming, Ggplot2, Data Manipulation, Convolutional Neural Networks, Plotly, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Dimensionality Reduction
您将获得的技能: Fraud detection, Marketing Analytics, Predictive Modeling, Customer Analysis, Feature Engineering, Marketing Effectiveness, Exploratory Data Analysis, Anomaly Detection, Customer Retention, Advanced Analytics, Market Analysis, Predictive Analytics, Statistical Analysis, Sales Management, Analytics, Data Analysis, R Programming, Credit Risk, Applied Machine Learning, Analytical Skills
与 r for data science 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 r for data science 课程
- R 程序设计: Johns Hopkins University
- 数据科学 R 语言编程入门: IBM
- 数据科学：使用 R 的基础: Johns Hopkins University
- 使用 R 进行数据可视化和仪表板制作: Johns Hopkins University
- 使用 R 的应用数据科学: IBM
- 使用 R 进行数据分析: Duke University
- Analyze Data Science Concepts Using R: EDUCBA
- R Programming for Data Science: Logical Operations
- Build and Evaluate R Shiny Data Apps: EDUCBA
- Analyze and Apply R for Data Analytics: EDUCBA
