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。

您将获得的技能: Rmarkdown, Ggplot2, R (Software), R Programming, Data Analysis, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Statistical Programming, Data Visualization Software, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Import/Export, Package and Software Management, Data Structures
初级 · 课程 · 1-3 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 调试, 统计分析, 数据分析, 数据导入/导出, 计划发展, 数据结构, 统计编程, 编程原则, 计算机编程工具, 性能调整, R 语言程序设计(中文版), 模拟
中级 · 课程 · 1-4 周
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 机器学习, 数据整理, 数据操作, 统计分析, 探索性数据分析, GitHub, 统计可视化, 数据科学, Knitr, 版本控制, 统计编程, 数据清理, Ggplot2, Rmarkdown, R(软件), 数据可视化软件, 数据共享, 降维, R 语言程序设计(中文版), 绘图(图形)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
Duke University
您将获得的技能: 统计, 统计分析, 概率分布, 贝叶斯统计, 回归分析, 统计推理, 概率与统计, 数据分析, R(软件), 探索性数据分析, 统计假设检验, 概率, 统计方法, 统计报告, 抽样(统计), 数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 同行评审, 统计建模, 相关性分析
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 集成开发环境, 探索性数据分析, 网页抓取, 数据操作, 数据科学, 数据导入/导出, 数据分析, 数据结构, 编程原则, R 语言程序设计(中文版), Jupyter
初级 · 课程 · 1-3 个月

Microsoft
您将获得的技能: Debugging, R Programming, Data Structures, Microsoft Development Tools, Software Documentation, Programming Principles, Program Development, Development Environment, Data Manipulation, Integrated Development Environments, Scripting Languages, Scripting
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 数据整理, 数据操作, 探索性数据分析, 预测建模, 统计分析, 数据科学, 回归分析, 数据分析, 功能工程, 数据可视化, 预测分析, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, Machine Learning 方法
中级 · 课程 · 1-3 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 交互式数据可视化, 散点图, 数据操作, 数据导入/导出, 数据分析, 数据科学, 统计可视化, 闪亮(R 套件), 仪表板, 数据可视化软件, Rmarkdown, Ggplot2, 空间数据分析, 数据可视化, 地理空间信息与技术, 数据扫盲, 统计报告, R 语言程序设计(中文版), Tidyverse(R 软件包), 绘图(图形)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
IBM
您将获得的技能: 数据整理, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 数据库, 数据操作, 关系数据库, 网页抓取, 探索性数据分析, 数据分析, 仪表板, 传单(软件), 闪亮(R 套件), Ggplot2, 数据可视化, 数据展示, R 语言程序设计(中文版), 数据叙事, 数据库设计, SQL, 绘图(图形)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Microsoft
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, Data Wrangling, Software Documentation, R Programming, Microsoft Copilot
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 探索性数据分析, 统计分析, 概率与统计, 回归分析, 统计推理, 数据分析, 时间序列分析和预测, 公共卫生, 统计假设检验, R(软件), 统计方法, 生物统计学, R 语言程序设计(中文版), 数据扫盲, 抽样(统计), 分析技能, 统计建模, 相关性分析
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: 数据整理, 探索性数据分析, 交互式数据可视化, 关系数据库, Excel 公式, 数据操作, 网页抓取, 数据分析, 微软Excel, 数据叙事, Ggplot2, 闪亮(R 套件), IBM Cognos 分析, 分析技能, 仪表板, 数据可视化软件, 数据可视化, 大数据, 数据展示, 数据库设计
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月
虽然初级 R 课程一般没有特定的先决条件,但编程语言基础是开始学习 R 编程语言之前通常需要了解的关键主题之一。 在开始学习 R 课程之前,如果对数学和统计学有扎实的了解,也会有所帮助。 入门级数据可视化技能,如了解绘图和图形的工作原理,对学习 R 编程语言也有帮助。 此外,在开始学习 R 时,分析和批判性思维能力也会有所帮助。
喜欢统计和使用统计模型解决问题的人也非常适合 R 行业。 那些喜欢使用计算机技术和机器学习的人可能非常适合学习这种编程语言。 喜欢高度细致的工作并具有很强的解决问题能力的人通常非常适合 R 类职位。 此外,在精益生产、公共卫生和金融等领域工作的人员也非常适合 R 领域的工作。
学习 R 语言的人常见的职业方向包括机器学习工程师、数据科学家、数据挖掘员、数据工程师和统计员。 根据劳工统计局的数据,这些工作属于计算机编程类,工资高于平均水平。 这类计算机编程工作通常需要学士学位。 不过,由于全球贸易的发展,大量工人涌入该领域,这些工作的竞争可能会很激烈。
数据可视化是另一个相关主题,还有概率论和更广泛的数据科学领域。 作为 R 学习的一部分,您可以学习数据结构、数据分析和数据类型等相关主题。 数据操作和数据清理是您可以学习的相关主题,您还可以学习 GitHub 和正则表达式 (REGEX)。
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