Курсы дистанционного обучения языку программирования R

Опубликовано:
Обновлено:
69 просмотров
0
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Время на прочтение: 12 мин

В поиске лучших курсов по языку программирования R с нуля, предоставляющих ценный сертификат по окончании? Наша подборка онлайн курсов от ведущих образовательных платформ предлагает качественное обучение для начинающих и продвинутых пользователей. Получите глубокие знания в анализе данных, статистическом моделировании и визуализации, пройдя обучение на этих курсах. Не упустите возможность повысить свою квалификацию и стать востребованным специалистом в области данных!

Курс «Язык R для анализа данных» — Skillbox

Курс «Язык R для анализа данных» — Skillbox

  • Длительность — 4 месяца
  • Онлайн в удобное время
  • Обучение на практике
  • Доступ к курсу навсегда.

Кому подойдёт этот курс:

  • При анализе и исследовании, не имеющим опыта в программировании на языке программирования Ruby, будет трудно сделать выводы. В процессе обучения вы научитесь программировать на R с нуля, что позволит вам автоматизировать свою деятельность. Вам будет легче справиться с более сложными задачами, что повысит вашу ценность на рынке.
  • Аналитики и исследователи, использующие R в своей работе, могут быть полезны. С помощью системы вы сможете упорядочить свои знания и изучить более сложные функции R. Это позволит вам тратить меньше времени на рутинные повседневные задачи.
  • Если вы хотите работать аналитиком, то вам стоит обратиться к специалистам в этой Вы освоите один из самых популярных инструментов для работы с данными и научитесь обрабатывать информацию, используя язык R. Это позволит вам сделать первый шаг на пути к карьерному росту в области аналитики, а также обойти конкурентов уже на начальном этапе.

Чему вы научитесь:

  • Проводить обработку данных, используя базовые средства R и библиотеки tidyverse.
  • Данные, которые поступают в RD, могут быть проанализированы разведывательным способом.
  • Библиотека Plotly позволяет создавать интерактивные графики.
  • Провести визуализацию данных, используя библиотеку ggplot2
  • Обеспечить сопоставление и анализ линейных регрессионных моделей.
  • С помощью библиотеки Shiny можно создать интерактивные аналитические панели.

Содержание курса:

На сайте можно ознакомиться с подробным описанием онлайн-лекций и практических заданий, которые содержат разбор. 16 тематических модулей, 24 онлайн-занятия и 17 интерактивных уроков

RP — язык программирования, разработанный для

  1. Знакомство с языком R и базовые операции Попробуйте установить среду разработки R и RStudio, которая является средой для создания приложений на R, и ознакомьтесь с ее интерфейсом. Будете знать, как создать файлы R и Rmarkdown. Также изучите синтаксис языка и поймете, что такое вектор в R.
  2. Существуют различные типы и структуры данных. Для того чтобы научиться преобразовывать данные из одного типа в другой, изучите типы данных в R. Разберёте структуры данных в R: векторы, матрицы, датафреймы и списки. Узнаете, как с ними работать.
  3. Существуют различные конструкции, которые могут выполнять Для того чтобы научиться использовать условную конструкцию if-else, необходимо проверить условия и выполнять работу с циклами и функциями.

Обработка данных. Топ-листы библиотеки tidyverse.

  1. IP. Как читать и записывать файлы в RIP. Изучите способы работы с файлами, находящимися в рабочей папке, и их запись. Вы научитесь читать и редактировать файлы форматов csv, txt и Excel.
  2. В процессе обработки данных используются базовые средства Rational Благодаря базовым средствам R, вы научитесь применять датафреймы и работать с данными, используя их в качестве базовых инструментов. Также вы изучите способы вывода описания датафрейма и работы со строками и столбцами.
  3. Проведение обработки данных, используя библиотеку tidyverse, часть 1. Прочитайте описание библиотеки tidyverse и ее возможностей. С помощью этого исследования вы сможете изучить особенности синтаксиса tidyverse и познакомиться с работой с различными функциями. С помощью библиотеки stargazer вы сможете научиться объединять и агрегировать информацию, а также производить выгрузку данных в формате свода.
  4. Часть 2 посвящена обработке данных в библиотеке tidyverse. Научитесь объединять таблицы и изменять структуру данных.
  5. R-системе позволяет работать с данными, которые имеют дефекты. Вы научитесь выполнять поиск и вычисление пропусков значений, а также находить в них закономерности. Будете знать, как использовать библиотеки mice и VIM для визуализации пропущенных значений. Также сможете воспользоваться функцией заполнения пропусков средствами tidyverse.
  6. Работа с порядковыми и категориальными данными в R Изучите шкалы данных: числовую, порядковую и категориальную. Ознакомитесь с особенностями факторных данных в R и способами их обработки. Научитесь работать с категориальными данными с forcats.

Перейти на сайт

Стоимость: 40 600 рублей, рассрочка на 6 месяцев — 7 177 рублей / мес

Курс «Язык R для аналитики» — Нетология

Курс «Язык R для аналитики» — Нетология

  • Длительность — 4 месяца
  • Онлайн в удобное время
  • Обучение на практике
  • Доступ к курсу навсегда.

Это курс для тех, кто хочет стать экспертом в области интернет-маркетинга и аналитиком. Вы научитесь пользоваться языком программирования R и сможете создавать и обрабатывать данные, строить графики и проверять гипотезы. Также вы сможете автоматизировать рутинные операции, используя язык R.

Изучив синтаксис R-языка, освоив базовые навыки и используя инструменты, вы сможете приступить к анализу базы данных. Для того, чтобы автоматизировать процессы, вам нужно будет научиться писать коды, которые будут использоваться для управления процессами. Также вы научитесь использовать библиотеки и фреймы, а также изменять формат данных, фильтровать информацию и изменять строки. Вы поймёте, как выстраивать параметры для создания диаграммы, составлять описательные статистики и интерпретировать результаты графиков. В результате обучения вы научитесь изменять R-скрипты, а также сможете прогнозировать продажи с помощью этих инструментов.

В процессе обучения вы сможете усовершенствовать свои навыки, а также повысить эффективность работы интернет-магазина, используя R-язык. После этого вы можете представить проект в портфолио и получить сертификат. При подготовке к собеседованию, школа может помочь с составлением вашего резюме и подготовкой к нему.

Чему вы научитесь:

  • Собирать данные
    Из большинства аналитических систем
  • Преобразовывать Rскрипты
    Для переработки получаемых данных в зависимости от задач
  • Анализировать процессы
    С помощью скриптов и показывать результаты на графиках.

Перейти на сайт

Стоимость: Рассрочка на 6 месяцев — 10 177 рублей / мес

Курс «Анализ данных в R» от Института биоинформатики

«Анализ данных в R» от Института биоинформатики

Это курс для тех, кто хочет стать экспертом в области интернет-маркетинга и аналитиком. Вы научитесь пользоваться языком программирования R и сможете создавать и обрабатывать данные, строить графики и проверять гипотезы. Также вы сможете автоматизировать рутинные операции, используя язык R.

Изучив синтаксис R-языка, освоив базовые навыки и используя инструменты, вы сможете приступить к анализу базы данных. Для того, чтобы автоматизировать процессы, вам нужно будет научиться писать коды, которые будут использоваться для управления процессами. Также вы научитесь использовать библиотеки и фреймы, а также изменять формат данных, фильтровать информацию и изменять строки. Вам будет дано представление о том, как можно использовать параметры для создания диаграммы, составлять описательные статистические данные и интерпретировать результаты графиков. В результате обучения вы научитесь изменять R-скрипты, а также сможете прогнозировать продажи с помощью этих инструментов.

Вы отточите навыки на практике, улучшите работу интернет-магазина через R-язык, добавите проект в портфолио и получите диплом. При подготовке к собеседованию, школа может помочь с составлением вашего резюме и подготовкой к нему.

Перейти на сайт

Стоимость: 25 000 рублей

Курс «R для лингвистов: программирование и анализ данных» — Открытое образование

Курс «R для лингвистов: программирование и анализ данных» — Открытое образование

  • Курс знакомит слушателей с основами программирования на языке R, а также позволяет разобраться во всех этапах анализа данных.
  • В ходе курса на примере задач теоретической и компьютерной лингвистики будут рассмотрены математические основы методов статистического анализа.
  • Курс рассчитан на студентов-лингвистов, однако не предполагает никаких предварительных знаний по лингвистике, программированию и математике.

Основы программирования и обработки данных в R предназначены для теоретических лингвистов, но не предполагают получения каких-либо предварительных знаний о конкретной области. Данный курс предназначен исключительно для тех, кто является теоретическими лингвистами, но при этом не имеет специального образования в какой-то конкретной области. Противопоставление стандартным курсам R, в которых основная часть посвящена статистической обработке информации и ее визуализации, а также использованию естественного языка, составляет большую часть курса. Курс состоит из 10 недель, охватывающих все аспекты анализа данных: загрузка, очистка, разведка и визуализация. Также он включает в себя такие разделы, как обработка, сортировка, анализ на основе данных и статистическое моделирование. Многие недели будут проходить в формате тестирования, которое будет включать в себя 4 часа. За это время необходимо будет решить несколько задач, которые направлены на программирование или анализ данных. Мы обсудим основы статистического вывода и базовые статистические тесты в части, посвященной статистическому анализу данных. К тому же, в ходе обсуждения мы обсудим способы создания регрессий и кластеризации, которые могут стать основой для более углубленных курсов, которые будут посвящены статистическому анализу и машинному обучению. Для того чтобы приступить к работе на курсе, необходимо будет установить программы R и RStudio. На лекциях будет представлен перечень необходимых для установки предметов.

Программа:

  1. Введение в R: основные элементы, функции, циклы
  2. Продвинутая обработка данных: пакеты tidyr и dplyr
  3. Работа со строками: строки в R, регулярные выражения
  4. Визуализация данных: base R vs. ggplot2
  5. Интерактивная визуализация: rmarkdown, plotly, lingtypology
  6. Работа с текстами: пакет tidytext
  7. Введение в статистику: основы фриквентисткой статистики, формулировка гипотез
  8. Корреляция и линейная регрессия
  9. Кластеризация
  10. Логистическая регрессия.

Результаты обучения:

Готовность использовать основные законы научных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в лингвистике.

Перейти на сайт

Стоимость: 3 600 рублей

Курс «Язык программирования R для начинающих» — BitDegree

Курс «Язык программирования R для начинающих» — BitDegree

Научитесь использовать различные пакеты для управления, визуализации данными и других задач, извлекать и передавать данные в среду R, решать проблемы бизнеса в процессе обучения, создавать циклы, переменные, инструкции и т.д.

Содержание:

  1. Введение в R
  2. Введение в R-программирование
  3. Ввод и вывод данных
  4. Настройка порядка выполнения
  5. Основные концепты R программирования
  6. Матричная конструкция в R
  7. Таблица данных R
  8. Применение новой функции над списком или вектором
  9. Управление данными в Dplyr
  10. Визуализация данных в R с помощью ggplot2
  11. Введение в машинное обучение
  12. Заключение R.

Перейти на сайт

Стоимость: 733 рублей

Курс «Статистика, R и анализ данных» — Бластим

За 9 дней вы пройдете курс, который поможет вам не только изучить статистику, но и применить полученные знания на практике. Обучим не только получать p-value в программе, но и считать и понимать значение теста, его мощность и другие характеристики. К концу обучения вы сможете самостоятельно выполнить проект и представить его. При желании можно прийти с готовым проектом, а также выбрать из множества других.

Программа:

Первый день: основы R

  • Начальный разбор презентации плана программы.
  • Ознакомление с R и RStudio.
  • Как калькулятор, R может использоваться как
  • Данные о функциях и операторах.
  • Приведенные типы данных
  • Все, что касается векторов и матриц, списков и датафреймов.

Второй день: препроцессинг данных в R, введение в tidyverse

  • С помощью импорта можно получить доступ к данным.
  • С помощью проектов RStudio можно проводить различные работы
  • Используя базовые средства Rational, можно осуществить процесс препроцессинга данных
  • U-формате.
  • Разработка функционала
  • Установлены циклы и функциональные группы apply.
  • Необходимо работать с пакетами
  • Tidyverse и data.table — пакеты, которые содержат данные
  • Основные понятия и термины в tidyverse: readr, tibble, magrittr.
  • В tidyverse можно выполнить базовые операции с данными: выбрать строки и колонки, создать колонки.
  • В dplyr происходит объединение данных.

Третий день: продвинутый препроцессинг данных в tidyverse, описательная статистика

  • Предположение о том, что такое Tidy Data. Таблички с большим количеством информации, tidyrs
  • В tidyverse осуществляется работа с реляционными данными.
  • В purrr присутствует функциональное программирование.
  • Функции и пакеты для описательной статистики (центральные тенденции, размеры разбросанности, асимметрия, эксцесс, функции и их комбинации)

Четвертый день: визуализация в пакете ggplot2, введение в статистику вывода

  • Обзор основных средств визуализации в R.
  • Graphics Layered Grammar of the World и ggplot2
  • Наиболее распространенными средствами динамической визуализации в R являются HTML-виджеты и их комбинации.
  • Выполнение самостоятельного упражнения, направленного на визуализацию.
  • Количество важности. Основные ошибки, которые приводят к ошибкам первого и второго рода: выборка и генеральная совокупность.
  • Определяемые параметры распределения.
  • Хорошая система распределения. RR можно найти функции распределения.
  • При оценке параметров используются различные способы: точечные и интервальные, а также доверительный интервал.
  • Предположения проверяются с помощью гипотез. Выводы в виде нулевого и альтернативного варианта, p-value

Пятый день посвящен основным статистическим тестам и практическим навыкам анализа данных.

  • Обеспечение соответствия между z- и t-критериями.
  • Показатели важности, а также статистической мощности.
  • Статистическая мощность, размер эффекта и размер выборки в R-данных.
  • Краткое описание процесса анализа данных и создания рабочих прототипов датасетов для девятого дня.

Шестой день: практика анализа данных, основные статистические тесты (продолжение)

  • С помощью непараметрических методов можно получить
  • Статистические методы и задачи, которые имеют место быть в статистике. Для анализа данных, необходимо выбрать метод.
  • Анализ с использованием дисперсионного поля (ANOVA) и его разновидности.
  • Корреляция и ее значения.

Восьмой день: общее представление о линейных моделях

  • Регрессионная модель с линейным механизмом
  • Допуски, которые допускают линейную модель. К ним присоединились «Остатки» и компания Goodness-of-Fit
  • Взаимодействие множественной линейной регрессии и общей линейной модели (general linear model)

В восьмой день мы рассмотрим обобщения линейной модели, а также многомерные методы их применения.

  • Механизм логической регрессии. Регрессия, которая является обобщенной линейной, называется Generalized Linear Model.
  • Двухмерная модель с использованием смешения различных элементов (Linear mixed effects model).
  • Существуют и другие многомерные методы, которые используют кластерный анализ, MDS и PCA.

Девятый день: самостоятельный проект.

Стоимость: нет информации

Как выбрать обучение по языку программирования R

Выбор обучения по языку программирования R требует внимательного рассмотрения нескольких ключевых аспектов, чтобы курс максимально соответствовал вашим целям, уровню подготовки и интересам. Вот несколько рекомендаций, которые помогут вам сделать правильный выбор:

1. Определите свои цели

  • Для чего вам R? Определите, хотите ли вы изучить R для анализа данных, статистического моделирования, машинного обучения или для визуализации данных.
  • Профессиональное использование или хобби? Ваши цели могут варьироваться от повышения квалификации до использования R в академических исследованиях или личных проектах.

2. Уровень вашего опыта

  • С нуля или продвинутый уровень? Выбирайте начальные курсы, если вы новичок, и продвинутые курсы, если уже имеете опыт программирования или работы с данными.

3. Формат обучения

  • Онлайн или оффлайн? Онлайн-курсы предлагают гибкость и удобство, в то время как оффлайн-курсы могут предложить более глубокое погружение и прямое общение с преподавателями и одногруппниками.
  • Самостоятельное изучение или с преподавателем? Курсы с преподавателем часто предлагают больше поддержки и обратной связи, в то время как самостоятельное обучение требует большей дисциплины.

4. Содержание курса

  • Соответствие программы ваших целям. Убедитесь, что курс охватывает темы, которые вам интересны, будь то базовые концепции R, специализированные статистические методы или техники визуализации данных.
  • Практические задания. Наличие практических заданий и проектов повысит ваш опыт и позволит закрепить полученные знания.

5. Репутация и отзывы

  • Отзывы учащихся. Поиск отзывов от прошлых учащихся может дать представление о качестве курса и эффективности преподавания.
  • Квалификация преподавателей. Информация о преподавателях и их опыте в области R также важна.

6. Сертификация

  • Предоставляется ли сертификат? Сертификат может быть полезен для подтверждения ваших навыков перед работодателями или в вашем портфолио.

7. Бюджет

  • Стоимость курса. Рассмотрите свой бюджет и наличие бесплатных ресурсов, таких как открытые онлайн-курсы, которые могут предложить качественное обучение без затрат.

Взвешивая все эти факторы, вы сможете выбрать курс по языку программирования R, который лучше всего соответствует вашим потребностям и поможет достичь поставленных целей.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.

Расскажите друзьям:

Комментарии (0)
Войдите чтобы оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *