中
本课程是 R 语言编程的温和入门课程，专为三种类型的学员设计。本课程适合以下人群： - 想进行数据分析，但不懂编程 - 懂编程，但不熟悉 R - 懂一些 R 编程，但想学习 tidyverse 动词 您将学习以可重现的方式进行数据可视化和分析，并使用函数使您的代码易于阅读和理解。您将使用 RMarkdown 创建漂亮的文档和报告，每次运行代码时都能以全新的方式执行，并记录您对数据的思考。 本课程专为非科学、技术和工程背景的学员设计，通过介绍编程和 R 语言，帮助他们为学习更高级的数据科学课程做好准备。我很高兴您能加入我的旅程！课程徽标是使用 RStudio 商店中的贴纸图片制作的。请访问 https://swag.rstudio.com/s/shop。
R 编程和 Tidyverse 简介
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 通往数据科学的高速公路：R 编程和 Tidyverse 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本课程的第一个模块中，您将安装和配置 R 和 RStudio。您将回顾 R 和重现性的基础知识，安装课程所需的 R 包，并使用 RStudio 控制台输入基本命令。最后，您将创建 RMarkdown 文档--本模块的交付成果。
涵盖的内容
5个视频6篇阅读材料2个作业1次同伴评审1个非评分实验室6个插件
在本模块中，我们将探索 R 中的函数。您将复习函数的语法和创建函数的最佳实践。您还将练习编写带有默认参数和参数验证的函数。
涵盖的内容
10个视频7篇阅读材料2个作业1次同伴评审4个非评分实验室
本模块将向你介绍 ggplot2 - 用于数据可视化的 R 软件包。你将探索不同的语法元素和美学映射（图层），这些对于在 ggplot2 中实现数据可视化至关重要。
涵盖的内容
7个视频2篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个非评分实验室
在本课程的最后一个模块中，您将学习使用 dplyr 进行数据分析。您将学习并练习许多 dplyr 动词，包括 select、filter、range、mutate、group_by 和 summarize。
涵盖的内容
14个视频3篇阅读材料2个作业1次同伴评审3个非评分实验室
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
为学位做准备
学习 University of Colorado Boulder 的这个 课程，您可以预览相关学位课程计划中的主题、材料和授课教师，以便您确定该主题或大学是否适合您。
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授课教师评分
4.1 (13个评价)
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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48 条评论
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RK
5
已于 Sep 11, 2023审阅
Thanks! so much. This course helped me understand the excellent features for data analysis using R programming. This will certainly help me in my data science career path.
EM
5
已于 Nov 1, 2022审阅
Very good course for first time R learners. Challenging but doable with some determination and attention to detail.
JR
5
已于 Jun 18, 2023审阅
The course was a solid introduction to R Markdown using the R language. It covers using the Tidyverse libraries for basic analysis and visualizations.
常见问题
要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后，您就可以访问专项课程中的所有课程，完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。
更多问题
提供助学金，
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。