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  • R Programming

Cours en Programmation R

Les cours en programmation R peuvent vous aider à apprendre comment analyser, visualiser et manipuler des données. Vous pouvez développer des compétences en modèles statistiques, préparation des données et création de graphiques. Beaucoup de cours utilisent des jeux de données pour illustrer les concepts.

Cours et certificats populaires en Programmation R


  • J

    Johns Hopkins University

    R Programmation

    Compétences que vous acquerrez: Importation/exportation de données, Débogage, Principes de programmation, R (logiciel), Optimisation des performances, R Programmation, Analyse statistique, Installation du logiciel, Programmation statistique, Structures de données, Analyse des données, Méthodes statistiques, Développement du programme, Simulations

    ★ 4.5 (22 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • J

    Johns Hopkins University

    Science des données : Fondements à l'aide de R

    Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Apprentissage automatique, Analyse exploratoire des données (AED), R Programmation, Visualisation des données, Traitement des données, R (logiciel), Manipulation de données, Knitr, Analyse statistique, Tracé (graphique), Partage des données, Programmation statistique, Ggplot2, Visualisation statistique, Rmarkdown, Contrôle des versions, Science des données, GitHub, Analyse exploratoire des données, Manipulation des données

    ★ 4.6 (48 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • I

    IBM

    Introduction à la programmation R pour la science des données

    Compétences que vous acquerrez: R (logiciel), Environnements de développement intégré, Principes de programmation, R Programmation, Débogage, Importation/exportation de données, Fichier E/S, Manipulation de données, Science des données, Structures de données, Analyse des données, Jupyter, Récupération de données sur le Web, Manipulation des données

    ★ 4.5 (615) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • M

    Microsoft

    Advanced Data Applications and Integration

    Compétences que vous acquerrez: Web Scraping, Rmarkdown, R (Software), Leaflet (Software), R Programming, Interactive Data Visualization, Cloud Storage, Microsoft Azure, Data Ethics, Data Integration, Data Collection, Data Pipelines, Data Engineering, Big Data, Data Migration, Data Warehousing, Data Transformation, Data Modeling, Data Security, Database Management

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    Analyse de données avec R

    Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Visualisation des données, Traitement des données, Graphiques en boîte, R (logiciel), Évaluation du modèle, R Programmation, Tracé (graphique), Analyse statistique, Manipulation de données, Modélisation prédictive, Transformation des données, Transformation de données, Modèle de formation, Analyse des données, Visualisation statistique, Science des données, Tidyverse (paquet R), Analyse de corrélation, Méthodes statistiques, Analyse exploratoire des données, Manipulation des données

    ★ 4.7 (371) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • M

    Microsoft

    Microsoft R Programming for Everyone

    Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Leaflet (Software), Statistical Methods, Rmarkdown, Regression Analysis, Version Control, Web Scraping, Data Visualization, Statistics, Data Manipulation, Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Programming, Probability & Statistics, Tidyverse (R Package), Data Cleansing, Data Wrangling, Software Documentation, R Programming, R (Software)

    ★ 4 (7) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • M

    Microsoft

    Le cours d'initiation à la programmation R

    Compétences que vous acquerrez: Réutilisation du code, Outils de développement Microsoft, R (logiciel), R Programmation, Débogage, Principes de programmation, Manipulation de données, Scripting, Installation du logiciel, Documentation du logiciel, Environnement de développement, Conception fonctionnelle, Programmation statistique, Structures de données, Microsoft Visual Studio, Logique informatique, Développement du programme, Manipulation des données

    ★ 5 (6) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    Duke University

    Analyse de données avec R

    Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Visualisation des données, Probabilités et statistiques, R Programmation, Modélisation statistique, Statistiques bayésiennes, R (logiciel), Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Analyse statistique, Statistiques, Programmation statistique, Examen par les pairs, Méthodes statistiques, Analyse des données, Distribution de probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Rapports statistiques, Analyse exploratoire des données, Logiciel statistique

    ★ 4.7 (7,7 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • I

    IBM

    Python pour la science des données, l'IA et le développement

    Compétences que vous acquerrez: Programmation Python, Programmation en Python, Analyse des données, NumPy

    ★ 4.6 (44 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • J

    Johns Hopkins University

    Visualisation de données et tableaux de bord avec R

    Compétences que vous acquerrez: Création de tableaux de bord, Information et technologie géospatiales, Visualisation des données, Importation/exportation de données, Tableau de bord, R (logiciel), R Programmation, Analyse des données spatiales, Analyse spatiale, Ggplot2, Tracé (graphique), Diagrammes de dispersion, Visualisation statistique, Analyse des données, Science des données, Visualisation interactive des données, Tidyverse (paquet R), Rmarkdown, Logiciel de visualisation de données, Brillant (paquet R)

    ★ 4.8 (452) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • C

    Coursera

    Débuter avec R

    Compétences que vous acquerrez: R (logiciel), R Programmation, Gestion des paquets et des logiciels, Importation/exportation de données, Installation du logiciel, Structures de données, Science des données, Analyse des données, Logiciel d'analyse de données

    ★ 4.3 (385) · Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

  • L

    Logical Operations

    R Programming for Data Science

    Compétences que vous acquerrez: R Programming, R (Software), Data Science, Data Analysis, Statistical Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Regression Analysis, Statistical Visualization, 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

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

1234…476

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur r programming .

  • R Programmation: Johns Hopkins University
  • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
  • Introduction à la programmation R pour la science des données: IBM
  • Advanced Data Applications and Integration: Microsoft
  • Analyse de données avec R: IBM
  • Microsoft R Programming for Everyone: Microsoft
  • Le cours d'initiation à la programmation R: Microsoft
  • Analyse de données avec R: Duke University
  • Python pour la science des données, l'IA et le développement: IBM
  • Visualisation de données et tableaux de bord avec R: Johns Hopkins University

Compétences que vous avez acquises en Data Analysis

Analytique (85)
Big Data (64)
Programmation En Python (47)
Business Analytics (40)
La Programmation En R (37)
Analyse Statistique (36)
SQL (33)
Modèle De Données (29)
Exploration De Données (27)
Exploration Analytique De Données (26)
Modélisation Des Données (21)
Manipulation De Données (20)

Questions fréquentes sur R Programming

La programmation R est un langage et un environnement spécifiquement conçus pour le calcul statistique et l'analyse des données. Il est largement utilisé par les statisticiens, les analystes de données et les chercheurs pour ses puissantes capacités de manipulation des données, de modélisation statistique et de visualisation. L'importance de la programmation R réside dans sa capacité à traiter des ensembles de données complexes et à effectuer des analyses avancées, ce qui en fait un outil précieux dans divers domaines, notamment la finance, les soins de santé et le monde universitaire.‎

Avec des compétences en programmation R, vous pouvez poursuivre divers rôles professionnels tels que l'analyste de données, le statisticien, le scientifique de données et l'analyste de recherche. Ces postes exigent souvent une solide compréhension de la manipulation et de l'analyse des données, ainsi que la capacité de communiquer efficacement les résultats. Les serveurs d'authentification tels que la technologie, la finance et les soins de santé sont particulièrement friands de professionnels capables d'exploiter R pour tirer des enseignements des données.‎

Pour apprendre efficacement la programmation en R, vous devez vous concentrer sur plusieurs compétences clés. Il s'agit notamment de comprendre les bases des concepts de programmation, des structures de données et des fonctions dans R. En outre, une bonne connaissance des bibliothèques de visualisation des données comme ggplot2, des packages de manipulation des données comme dplyr et des techniques de modélisation statistique vous permettra d'améliorer vos compétences. La connaissance de l'écosystème R et de la manière d'utiliser R pour l'analyse des données est également cruciale.‎

Parmi les meilleurs cours en ligne pour la programmation R, citons l'Introduction à la programmation R pour la science des données et l'Analyse des données avec la programmation R. Ces cours fournissent des connaissances fondamentales et des compétences pratiques qui peuvent vous aider à démarrer avec la programmation R et à l'appliquer à l'analyse des données du monde réel.‎

Oui. Vous pouvez commencer à apprendre la programmation r sur Coursera gratuitement de deux façons :

  1. Prévisualisez gratuitementle premier module de nombreux cours de programmation r. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tout le contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

Si vous voulez continuer à apprendre, obtenir un certificat en programmation r, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez mettre à niveau ou demander une aide financière.‎

Pour apprendre la programmation R, commencez par choisir un cours adapté aux débutants qui couvre les bases. Participez à des exercices et des projets interactifs pour mettre en pratique ce que vous avez appris. Utilisez les ressources en ligne, telles que les forums et la documentation, pour améliorer votre compréhension. La pratique régulière et l'application de R dans le monde réel vous aideront à consolider vos compétences et à renforcer votre confiance dans l'utilisation du langage.‎

Les sujets typiques abordés dans les cours de programmation R comprennent les types et structures de données, les fonctions, le flux de contrôle, la visualisation des données et l'analyse statistique. Les cours avancés peuvent explorer des sujets tels que l'apprentissage automatique, le Data wrangling et l'utilisation de packages (R) pour des applications spécifiques. La compréhension de ces sujets fournira une base complète pour l'utilisation de R dans diverses tâches liées aux données.‎

Pour la formation et le perfectionnement des employés en programmation R, des cours comme le Certificat professionnel Microsoft R Programming for Everyone et l'Expressway to Data Science : R Programming and Tidyverse Specialization sont d'excellents choix. Ces programmes sont conçus pour doter les apprenants de compétences pratiques qui peuvent être directement appliquées sur le lieu de travail.‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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