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
您将获得的技能: 数据分析, 数据结构, 数据导入/导出, 数据科学, R 程序设计, 集成开发环境, 网络抓取, Jupyter, 数据操作, R（软件）, 编程原则, 文件输入/输出, 调试
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据分析, 空间数据分析, 交互式数据可视化, 统计可视化, Rmarkdown, Tidyverse（R 软件包）, Ggplot2, 数据科学, 数据可视化, 空间分析, 仪表板, 数据导入/导出, R 程序设计, 闪亮（R 套件）, 数据可视化软件, 散点图, 地理空间信息与技术, 仪表板创建, 绘图（图形）, R（软件）
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计编程, 统计分析, 数据处理, 数据清理, 数据可视化, Ggplot2, 数据科学, 探索性数据分析, 统计可视化, 数据共享, Rmarkdown, 机器学习, R 程序设计, 数据操作, 绘图（图形）, 数据整理, GitHub, R（软件）, Knitr, 版本控制
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据分析, 统计分析, 性能调整, 模拟, 统计方法, 统计编程, 数据结构, 数据导入/导出, R 程序设计, R（软件）, 软件安装, 编程原则, 计划发展, 调试
Duke University
您将获得的技能: 数据分析, 同行评审, 统计分析, 概率分布, 统计编程, 概率与统计, 抽样（统计）, 探索性数据分析, 数据可视化, 回归分析, 统计方法, 统计推理, 统计软件, R 程序设计, 统计资料, 统计假设检验, 贝叶斯统计, R（软件）, 统计建模, 统计报告
IBM
您将获得的技能: 数据分析, 查询语言, 统计分析, 模型评估, Ggplot2, 数据可视化, 数据库开发, 统计可视化, Rmarkdown, 探索性数据分析, 数据展示, 闪亮（R 套件）, 数据可视化软件, 数据操作, 关系数据库, 网络抓取, R（软件）, 数据整理, 传单（软件）, 数据库设计, Model Evaluation
是什么让您今天来到 Coursera？
您将获得的技能: Rmarkdown, Knitr, Model Evaluation, Data Wrangling, Tidyverse (R Package), Predictive Analytics, Predictive Modeling, Data Analysis, R (Software), Statistical Reporting, R Programming, Data Quality, Data Manipulation, Data Integration, Data Transformation, Statistical Modeling, Extract, Transform, Load, Data Pipelines, Performance Analysis, Performance Metric
您将获得的技能: Model Evaluation, Classification Algorithms, R Programming, Apache Spark, Deep Learning, Applied Machine Learning, Data Wrangling, Keras (Neural Network Library), Unsupervised Learning, Model Training, Statistical Machine Learning, Data Manipulation, Machine Learning Methods, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Tidyverse (R Package), Data Analysis, Bayesian Network, Logistic Regression
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
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Coursera
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总之，以下是 10 最受欢迎的 r for data science 课程
- 数据科学 R 语言编程入门: IBM
- 使用 R 进行数据可视化和仪表板制作: Johns Hopkins University
- 数据科学：使用 R 的基础: Johns Hopkins University
- R 程序设计: Johns Hopkins University
- 使用 R 进行数据分析: Duke University
- 使用 R 的应用数据科学: IBM
- Transform, Analyze, and Report Data with R: Coursera
- Machine Learning with R: Packt
- R Programming for Data Science: Logical Operations
- Predict and Validate Regression Models in R: Coursera
