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。

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据分析, R 程序设计, 统计方法, 计划发展, 调试, 性能调整, 编程原则, 统计分析, R(软件), 模拟, 统计编程, 软件安装, 数据结构, 数据导入/导出
★ 4.5 (2.2万) · 中级 · 课程 · 1-4 周
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据可视化, R 程序设计, 数据科学, Ggplot2, 数据整理, 版本控制, 绘图(图形), 探索性数据分析, Knitr, 机器学习, 数据处理, 统计分析, 统计编程, 数据操作, Rmarkdown, GitHub, 数据清理, R(软件), 数据共享, 统计可视化
★ 4.6 (4.8万) · 初级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 文件输入/输出, 数据分析, 数据科学, Jupyter, R 程序设计, 网络抓取, 编程原则, 数据导入/导出, 统计编程, 开发环境, R(软件), 数据结构, 数据操作, 集成开发环境
★ 4.5 (614) · 初级 · 课程 · 1-3 个月
Duke University
您将获得的技能: 同行评审, 数据可视化, R 程序设计, 统计资料, 统计方法, 抽样(统计), 统计建模, 统计软件, 探索性数据分析, 数据分析, 统计假设检验, 统计报告, 概率与统计, 统计编程, 统计分析, 概率分布, 贝叶斯统计, 统计推理, 回归分析, R(软件)
★ 4.7 (7666) · 初级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 数据可视化, 模型培训, 预测建模, R 程序设计, 数据科学, 数据分析, 箱形图, 绘图(图形), 探索性数据分析, 统计方法, 数据整理, Model Evaluation, 统计分析, 回归分析, Tidyverse(R 软件包), 数据转换, R(软件), 数据操作, 模型评估, 相关性分析, 统计可视化
★ 4.7 (371) · 中级 · 课程 · 1-3 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 描述性分析, 数据分析, R 程序设计, 统计建模, 分析技能, 抽样(统计), 统计软件, 探索性数据分析, 统计假设检验, Model Evaluation, 统计分析, 逻辑回归, 数据扫盲, 回归分析, 描述性统计, 统计编程, 相关性分析, 生物统计学, R(软件), 模型评估, 科学与研究
★ 4.7 (2080) · 初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Microsoft
您将获得的技能: Microsoft Visual Studio, R (Software), Debugging, R Programming, Data Structures, Microsoft Development Tools, Software Documentation, Programming Principles, Statistical Programming, Program Development, Code Reusability, Development Environment, Data Manipulation, Computational Logic, Scripting, Functional Design, Software Installation
★ 5 (6) · 初级 · 课程 · 1-4 周

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据可视化, 交互式数据可视化, 绘图(图形), R 程序设计, 数据分析, 仪表板创建, 地理空间信息与技术, 散点图, 数据科学, Ggplot2, 空间分析, 仪表板, 闪亮(R 套件), Rmarkdown, Tidyverse(R 软件包), 数据可视化软件, 数据导入/导出, R(软件), 空间数据分析, 统计可视化
★ 4.8 (450) · 初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Coursera
您将获得的技能: R (Software), Data Import/Export, Package and Software Management, R Programming, Data Structures, Software Installation, Data Analysis Software, Data Analysis, Data Science
★ 4.3 (384) · 初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Microsoft
您将获得的技能: 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)
★ 4.5 (6) · 初级 · 专业证书 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 仪表板创建, 数据可视化, 数据分析, 数据科学, 地理空间信息与技术, 绘图(图形), R 程序设计, 散点图, 交互式数据可视化, 箱形图, 仪表板, Ggplot2, 数据展示, 传单(软件), 闪亮(R 套件), Rmarkdown, R(软件), 数据可视化软件, 制图, 统计可视化
★ 4.6 (272) · 初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Interactive Data Visualization, Data Validation, Ggplot2, R (Software), Sampling (Statistics), Spreadsheet Software, Data Analysis, Stakeholder Communications, LinkedIn, Object Oriented Programming (OOP), File Management, Web Presence, Data Structures, Interviewing Skills
★ 4.8 (18万) · 初级 · 专业证书 · 3-6 个月
R 是一种编程语言和软件环境,主要用于统计计算和数据分析。它之所以重要,是因为它为数据操作、统计建模和 Visualization 提供了一个强大的框架,因此深受数据科学家、统计学家和研究人员的青睐。R 的大量库和软件包使用户能够进行复杂的分析并创建高质量的图形,这在金融、医疗保健和社会科学等各个领域都是必不可少的。
掌握 R 技能后,您可以从事各种工作角色,包括数据分析师、数据科学家、统计学家和研究分析师。这些职位通常需要具备分析 Data Set、创建 Visualization 和解释统计结果的能力。此外,R 在金融、医疗保健和学术界等行业也很有价值,在这些行业中,数据驱动的决策至关重要。随着企业越来越依赖数据,对熟练掌握 R 语言的专业人员的需求持续增长。
学习 R 的最佳在线课程包括应用数据科学与 R 专项课程和数据科学:使用 R 的基础》专项课程。这些课程涵盖了数据操作、Visualization 和统计分析等基本主题,为任何希望提高 R 技能的人提供了全面的基础。
__是的。 您可以通过两种方式在 Coursera 上开始免费学习 R:
如果您想继续学习、获得 R 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。
要有效地学习 R,首先要了解介绍该语言基础知识的在线课程。使用交互式编码环境并练习编写 R 脚本。利用 R 文档和社区论坛等资源获得支持。此外,参与真实世界的项目也有助于巩固学习成果并建立自己的作品集。
对于员工的培训和技能提升,IBM Data Analytics with Excel and R Professional Certificate和Data Analytics in the Public Sector with R 专项课程是很好的选择。这些课程侧重于 R 在各行各业中的实际应用,帮助员工培养可直接应用于工作的相关技能。