R-Programmierungs-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Daten analysiert, visualisiert und statistisch ausgewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Syntax, Funktionen, Paketen und Modellen aufbauen. Viele Kurse stellen Workflows und Beispiele aus Datenprojekten vor.

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Interactive Data Visualization, Software Installation, Package and Software Management, R Programming, Integrated Development Environments, Cloud Development, Cloud Hosting
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Web Scraping, Database Administration, Database Design, Relational Databases, Linux Commands, Data Pipelines, SQL, Database Management, Apache Kafka, Apache Airflow, Bash (Scripting Language), Database Architecture and Administration, Shell Script, IBM DB2, Generative AI, Data Engineering, Data Import/Export, Data Security
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, GitHub, Explorative Datenanalyse, Software-Installation, Versionskontrolle, Rmarkdown, Statistisches Programmieren, Datenwissenschaft, R-Programmierung, Datenkompetenz, R (Software)
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MySQL, Datenbanken, SQL, Web Scraping, Datenumwandlung, Datei-E/A, Gespeicherte Prozedur, Paket- und Software-Management, Daten importieren/exportieren, IBM DB2, Einheitstest, Python-Programmierung, Abfragesprachen, Relationale Datenbanken, SQL Server Integrationsdienste (SSIS), Datenbank-Design, Auszug, PostgreSQL, Datenbank Management, Grundsätze der Programmierung
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Web Scraping, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Daten importieren/exportieren, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Statistische Hypothesentests, Statistische Modellierung, Datenanalyse-Software, Tidyverse (R-Paket), Datenmodellierung, Ggplot2, Plot (Grafiken), Datenvisualisierung, Datenwrangling, Datenwissenschaft, R-Programmierung, R (Software)
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Pseudocode, C++ (Programming Language), Object Oriented Programming (OOP), C and C++, File I/O, Object Oriented Design, Integrated Development Environments, Computer Programming, Development Environment, Programming Principles, Debugging, Data Structures, Program Development, Algorithms, Interactive Design, Model Evaluation, Software Engineering, Test Data, Data Validation, Command-Line Interface
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Cyber-Risiko, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM), Rahmen für die Bewertung der Sicherheit von Informationssystemen (ISSAF), Sicherheitskontrollen, Cybersicherheit, Datenethik, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Sicherheit von Informationssystemen, Sicherheitsmanagement, Netzwerksicherheit, Informationssicherheit
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Statistische Visualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Streudiagramme, Datenmanipulation, Animationen, Analyse räumlicher Daten, Rmarkdown, Daten-Mapping, Ggplot2, R-Programmierung, Plotly, Tidyverse (R-Paket), Geografische Informationen und Technologie
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Generative KI, Modell-Bereitstellung, ChatGPT, No-Code-Entwicklung, Selbstbedienungstechnologien, Maschinelles Lernen, Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche Intelligenz, Prompt-Muster, Software für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Daten in Echtzeit, Bereitstellung von Anwendungen, Verantwortungsvolle KI, IBM Cloud, Schnelles Engineering, KI-Workflows
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Logistische Regression, Überwachtes Lernen, NumPy, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Python-Programmierung, Jupyter, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Entwicklungsumgebung, Arithmetik, Daten importieren/exportieren, Statistisches Programmieren, R-Programmierung, Grundsätze der Programmierung
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Numerische Analyse, Mathematische Software, Faltungsneuronale Netze, Lineare Algebra, Verteiltes Rechnen, Hardware-Architektur, Programm-Entwicklung, Skalierbarkeit, C und C++, Künstliche neuronale Netze, System Programmierung, Maschinelles Lernen, Grundsätze der Programmierung, Computergrafik, Leistungsoptimierung, Computer Architektur, Bildanalyse, Datenorientierte Programmierung, Ereignisgesteuerte Programmierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate