Was ist R-Programmierung?

R-Programmierung ist die Verwendung der Computersprache R für statistische Analysen und grafische Darstellungen. R wird häufig in Unternehmen und Forschungseinrichtungen eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu visualisieren und dann Berichte zu erstellen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können. Die R-Programmierung gewinnt angesichts der Ausweitung von Big Data für die Analyse immer mehr an Bedeutung.

Warum R-Programmierung lernen?

Es ist wichtig, die R-Programmierung zu erlernen, wenn Sie in der Lage sein wollen, Computerprogramme zu erstellen, die Daten verarbeiten und sie in verwertbare Informationen umwandeln. Unternehmen verfügen oft über große Datenmengen, sind aber nicht in der Lage zu verstehen, was diese bedeuten. Mit Programmen, die mit R geschrieben wurden, können Sie Bayes'sche Statistiken und grafische Analysen u. a. für die Geschäftsanalytik, die öffentliche Gesundheitsversorgung und die medizinische Forschung erstellen. Das Erlernen von R ist ein Bestandteil des Erlernens der Datenverarbeitung, so dass ein weiterer Grund für das Erlernen der R-Programmierung darin besteht, einige der Grundlagen zu erlernen, bevor man sich tiefer in das Informatikstudium hineinwagt.

Was sind typische Berufe, in denen die R-Programmierung eingesetzt wird?

Typische Berufe, in denen die R-Programmierung zum Einsatz kommt, sind die Geschäftsanalytik, Finanzdienstleistungen und die medizinische Forschung. Es ist auch eine Fähigkeit, die in vielen Rollen der Datenverarbeitung verwendet wird. Die R-Programmierung holt Informationen aus großen Datenmengen heraus. Daher werden in allen Bereichen, in denen statistische Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen erforderlich sind, kompetente R-Programmierer benötigt, um die erforderlichen Analysen und Berichte zu erstellen. Eine gewisse Erfahrung mit der R-Programmierung ist nützlich für Personen, die Programmierteams leiten oder Berichte anfordern, die mit in R geschriebenen Programmen erstellt wurden. Da die Big Data-Analyse in immer mehr Bereichen an Bedeutung gewinnt, wird die R-Programmierung am Arbeitsplatz immer wertvoller.

Wie können Ihnen Online-Kurse beim Erlernen der Programmierung helfen?

Online-Kurse können Ihnen helfen, die R-Programmierung zu erlernen, indem sie die Grundlagen der Sprache vermitteln, die Zusammenhänge zwischen der Sprache und Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen aufzeigen und Projekte anbieten, mit denen Sie zeigen können, was Sie gelernt haben. Die Kurse werden auf allen Niveaus angeboten, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Viele von ihnen bereiten Sie auf eine weitere Tätigkeit in der Datenverarbeitung vor oder ermöglichen Ihnen, eine Spezialisierung oder ein Zertifikat zu erwerben.

Was sind die Vorteile eines Onlinekurses in R-Programmierung?

Online-Kurse zur R-Programmierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue R-Programmierkenntnisse zu erlernen. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an R-Programmierkursen, die von Top-Universitäten und führenden Unternehmen der Branche angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind.

Welche R-Programmierkurse eignen sich am besten für die Aus- und Weiterbildung von Arbeitnehmern oder der Belegschaft?

Wenn Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter in der R-Programmierung verbessern möchten, ist es wichtig, einen Kurs zu wählen, der ihren aktuellen Fähigkeiten und Lernzielen entspricht. Unser Skills Dashboard ist ein unschätzbares Instrument zur Ermittlung von Qualifikationslücken und zur Auswahl des am besten geeigneten Kurses für eine effektive Fortbildung. Um ein umfassendes Verständnis dafür zu erlangen, wie unser Kurs Ihren Mitarbeitern zugute kommen kann, sollten Sie sich die von uns angebotenen Unternehmenslösungen ansehen. Entdecken Sie hier mehr über unsere maßgeschneiderten Programme bei Coursera für Unternehmen.

R Programming Kurse Online [2025]

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Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, R-Programmierung, Programm-Entwicklung, Daten importieren/exportieren, Statistische Analyse, Datenstrukturen, Grundsätze der Programmierung, Statistisches Programmieren, Computer-Programmierwerkzeuge, Simulationen, Fehlersuche, Leistungsoptimierung
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
22.335 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Datenanalyse mit R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Datenanalyse, R-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Paket- und Software-Management, Statistisches Programmieren, Rmarkdown, Ggplot2, Datenvisualisierung, Tidyverse (R-Paket)
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
11.622 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Einführung in die R-Programmierung für Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, R-Programmierung, Datenanalyse, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Web Scraping, Daten importieren/exportieren, Grundsätze der Programmierung, Datenstrukturen, Jupyter
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
578 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Neu
Status: Vorschau
Microsoft
The R Programming Starter Course
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Visual Studio, Debugging, R Programming, Data Structures, Programming Principles, Statistical Programming, Development Environment, Data Manipulation, Integrated Development Environments, Data Transformation, Scripting Languages, Scripting, Software Installation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Datenwrangling, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Statistische Analyse, R-Programmierung, Prädiktive Analytik, Methoden des Maschinellen Lernens, Datenvisualisierung, Feature Technik
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
338 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Datenwissenschaft: Grundlagen mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Datenwrangling, Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Datenvisualisierungssoftware, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, R-Programmierung, Statistische Visualisierung, Maschinelles Lernen, Knitr, Versionskontrolle, R (Software), Statistisches Programmieren, Ggplot2, Rmarkdown, Dimensionalitätsreduktion, Plot (Grafiken), Gemeinsame Nutzung von Daten, GitHub
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
48.129 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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IBM
Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Computer Programmierung, Datenmanipulation, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Skripting, JSON, Daten importieren/exportieren, Restful API, Grundsätze der Programmierung, Datenstrukturen, Web Scraping, Automatisierung, Python-Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Pandas (Python-Paket), Jupyter, NumPy
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
42.518 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Microsoft
Microsoft R Programming for Everyone
Kompetenzen, die Sie erwerben: 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, Shiny (R Package), Data Cleansing, Data Visualization, Data Wrangling, Software Documentation, R Programming, Microsoft Copilot
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Explorative Datenanalyse, Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, R-Programmierung, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, R (Software), Statistische Inferenz, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Berichterstattung, Datenvisualisierung, Statistische Hypothesentests, Statistik
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
7566 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Coursera Project Network
Getting Started with R
Kompetenzen, die Sie erwerben: R (Software), Data Import/Export, Package and Software Management, R Programming, Data Structures, Data-oriented programming, Statistical Programming, Data Analysis Software, Data Analysis, Data Science
4,3
Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
383 Bewertungen
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Fortgeschrittene R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), R-Programmierung, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenmanipulation, Funktionales Design, Datenstrukturen, Software-Entwurfsmuster, Grundsätze der Programmierung, Software-Dokumentation, Leistungsoptimierung, Fehlersuche
4,2
Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
574 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
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IBM
IBM Datenanalyse mit Excel und R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten-Storytelling, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Microsoft Excel, Datenvisualisierungssoftware, Relationale Datenbanken, Datenbank-Design, Dashboard, Interaktive Datenvisualisierung, Web Scraping, Shiny (R-Paket), Ggplot2, Big Data, Data-Mining, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, IBM Cognos-Analytik
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
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Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate