Google で「R プログラミングに関する最高のオンライン コース」を検索したり、同様の検索を行ってここまでたどり着いた場合は、R プログラミング言語をフリー ソフトウェア環境 (アカウント ライセンス GNU GLP) として定義することから始めるための答えを提供します。解釈されたコード言語。eu とは、事前にプログラムを機械語命令にコンパイルすることなく、R プログラミング言語が命令を直接実行することを意味します。
R プログラミング言語は、その特別なデータ視覚化機能とさまざまな統計ツールのおかげで、データ サイエンスまたはビッグ データ業界で最も使用されている言語の XNUMX つです。
Rのプログラミング言語は何ですか
ウィキペディアによると、R は統計分析に重点を置いたプログラミング言語および環境です。 R は、静的スコープのサポートが追加された、S 言語のフリー ソフトウェア再実装として生まれました。 科学研究で最も広く使用されているプログラミング言語の XNUMX つであり、機械学習、データ マイニング、生物医学研究、バイオインフォマティクス、金融数学の分野でも非常に人気があります。 計算およびグラフ機能を備えたさまざまなライブラリまたはパッケージをロードできる可能性が、これに貢献しています。
R プログラミング言語を使用すると、線形およびロジスティック回帰モデル、時系列分析、従来の統計テスト、グループ化、クラスタリング、分類、およびその他の無数の統計手法を作成できます。
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間違いなく、R は統計研究で最も使用されている言語の XNUMX つです。 研究者は、必要に応じて、数学記号や数式を含む高品質のグラフィックスを非常に簡単に作成できるためです。
Rで学ぶプログラミング言語の特徴は？
R プログラミング言語には、プログラマーが独自の関数を定義できる強力な統計ツールとグラフィカル ツールのセットがあります。 これが、R プログラミング言語が以下に焦点を当てたプロジェクトで非常に人気がある理由です。
- 科学的調査。
- データ操作。
- 統計分析。
- 人工知能。
- 自動学習または機械学習。
- グラフィック技術。
- モデリングと予測。
- 金融数学。
- バイオインフォマティクス。
- 生物医学研究。
これらのトピックに対処する R 言語でのプログラミングに関するコースとプログラムは、その可能性を最大限に活用するのに理想的です。
この記事で、R のプログラミング コースに関する情報を見つけてください。
バーチャルコース、MOOC、およびプロフェッショナル証明書、専門プログラム、Expertrack、Microcredentialsなど、世界の主要なeラーニングプラットフォームによって開発された他のタイプの高度なバーチャルスタディ。
Coursera、edX、Future Learn、Udemy、Linkedin Learning、CFI、Edurekaなどの世界的に有名なプラットフォームから、この投稿で数千人の以前の学生から高く評価されているコースを見つけてください。選択してください。あなたの目標に最も便利なコース。
R のプログラミング コースはどこで学べますか?
R プログラミング コースは、YouTube を含む多くのソースから見つけることができます。 おそらく、Web ベースのプラットフォームの中には、質の高い研究を提供しているものもあります。 しかし、AulaPro では、オンライン研究で世界的に最も重要であると信じているプラットフォームを選択し、ビデオで構成された最先端の学習体験を開発することにより、ビデオで得られるものを超えることに成功しました。 . 、ダウンロード可能なドキュメント、オンライン試験、仮想プロジェクト、シミュレーター、サンドボックス、そして最後に、完了証明書付きの努力報酬であり、通常、コンテンツの品質に基づいて実際に評価される金額の何分の一かの費用がかかります.
これらの低価格は、オンライン教育によって提供される学習環境のおかげでのみ提供され、これらの研究を開発した人々が世界のさまざまな地域で何万人もの学生に到達することを可能にしました. 言い換えれば、eラーニングによって提供されるスケーラビリティにより、このリストにあるすべてのコースのように、高度なアカデミック コンテンツを含む仮想コースを作成するコストを、20 人または 30 人の学生のグループよりも多くの学生に分配することができます。対面授業に参加。
この意味で、このリストの研究は、国際ランキングでXNUMX位を占める一流大学、世界的に有名なテクノロジー企業、トレーナーとしての有効性が証明された国際的な専門家によって開発され、学習経験の観点から、または主題に特化したプラットフォームによって、最先端の技術開発を備えたプラットフォーム。
コースにはさまざまなレベルの深さがあります。 6週間を超えない献身的な時間で特定のトピックに取り組む短いコースから、6〜10か月の期間の強力な学習プログラムまで、学生に深い知識と方向転換を与える能力さえも残すことができます彼のプロとしてのキャリアのポイント。
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この記事では、以下の R でのプログラミング研究を紹介します。
- Coursera
- LinkedInの学習
- 今後の学び
- Udemy
- EDX
- エドゥレカ
Rでのプログラミングの推奨仮想コース
このリストのコース
NEW
カテゴリ：データサイエンス-開発者：ジョンズホプキンス大学
Rによるマスターデータの可視化
「Data Visualization with R Specialization」でデータ視覚化の世界に飛び込みましょう。このプログラムは、魅力的なビジュアル ストーリーを通じてデータを伝えたい学生向けに設計されています。この 5 つのコースでは、R の統計力を利用して、さまざまな視聴者に適した魅力的な静的画像と動的なインタラクティブなダッシュボードを作成します。
専門分野の基本コンポーネント
R のデータからビジュアル ストーリーへ
R を使用して生データを説得力のある物語に変換します。この専門分野では、基本的な視覚化テクニックから洗練されたインタラクティブなダッシュボードまですべてをカバーし、最もインパクトのある方法でデータを表示できるようにします。
実践学習プロジェクト
さまざまなビジュアライゼーションを探索する: データを提示するためのさまざまなビジュアライゼーション方法を試し、特定のデータ セットや視聴者のニーズに合わせた画像を作成する能力を向上させます。
共有可能な研究成果を作成する: 再現可能で共有可能なビジュアライゼーションの開発、コラボレーションの促進、知識の範囲の拡大に重点を置きます。
主な成果 この専門分野を完了すると、有意義なビジュアライゼーションをデザインし、さまざまな聴衆に合わせてプレゼンテーションを調整し、洞察をオンラインで公開して、データ ストーリーをアクセスしやすく魅力的なものにすることに熟達します。
最後に、この「R に特化したデータ視覚化」は、データ ストーリーテリングをマスターするための道です。データ サイエンスのスキルを向上させたい場合でも、単にデータの視覚化に情熱を持っている場合でも、このプログラムは、複雑なデータ セットを説得力のある物語に変えるためのツールと知識を提供します。今すぐデータ視覚化の旅を始めて、データ ストーリーに命を吹き込みましょう。
選択
カテゴリ: コンピュータ サイエンス -- 開発者: ジョンズ ホプキンス大学
適切な質問をし、データ セットを操作し、視覚化を作成して結果を伝えます。
この専門分野は、データのフェッチ、クリーニング、探索、R でのプログラミング、再現可能な研究の実施など、基本的なデータ サイエンス ツールと手法をカバーしています。 この専門分野を修了した学生は、実世界のデータを使用してデータ製品を構築するデータ サイエンス: 統計と機械学習の専門分野を受講する準備が整います。
この専門講座の XNUMX つのコースは、データ サイエンス専門講座の前半を構成するコースと同じです。 この専門分野は、データ サイエンスのより高度なトピックである統計と機械学習に進む前に、まずカリキュラムの基本的な部分を開始して完了したい学生に提供されます。
選択
カテゴリ：コンピュータサイエンス-開発者：Google
Google データ アナリティクス認定資格の第 XNUMX コースはこれです。 これらのコースを受講すると、初級レベルのデータ アナリストの仕事に応募するために必要な知識とスキルを習得できます。 このコースでは、プログラミング言語である R を学習します。 RStudioが提供する環境でRの操作を学びます。 このコースでは、R パッケージを含む、R に固有のソフトウェア ツールとプログラムについても説明します。 R を使用して、データをより効果的にクリーニング、整理、分析、視覚化、およびレポートする方法を学習します。 Google の現在のデータ アナリストは引き続きお客様をガイドし、最適なツールとリソースを使用して典型的なデータ アナリストの仕事を実行する方法の実践的な例を提供します。
この認定プログラムを修了した学生は、データ アナリストとしての入門レベルの仕事に応募する準備が整います。 以前の経験は必要ありません。
このコースは Google データ分析プロフェッショナル認定.
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カテゴリ：コンピュータサイエンス-開発者：Udemy
機械学習の分野に興味がありますか？ それならこのコースはあなたのためです！ このコースは、XNUMX人のプロのデータサイエンティストによって設計されたもので、知識を共有し、複雑な理論、アルゴリズム、コーディングライブラリを簡単に学ぶことができます。
機械学習の世界を一歩一歩ご案内します。
各チュートリアルでは、新しいスキルを開発し、データサイエンスのこの挑戦的でありながら儲かるサブフィールドの理解を深めます。
このコースは楽しくてエキサイティングですが、同時に機械学習についても掘り下げます。
構造は次のとおりです。パート1–データ前処理パート2 –回帰：単純線形回帰、多重線形回帰、多項式回帰、SVR、ディシジョンツリー回帰、ランダムフォレスト回帰パート3 –分類：ロジスティック回帰、K -NN、SVM、カーネルSVM、ナイーブベイズ、ディシジョンツリー分類、ランダムフォレスト分類パート4 –クラスタリング：K-Means、階層的クラスタリングパート5 –アソシエーションルール学習：アプリオリ、エクラパート6 –強化による学習：信頼上限、トンプソンサンプリングパート7 –自然言語処理：NLPのBag-of-Wordsモデルアルゴリズムパート8 –ディープラーニング：人工ニューラルネットワーク、回帰ニューラルネットワークパート9 –次元削減：PCA、LDA、コアPCパート10 –モデルの選択と強化：k-fold Cross検証、パラメーターチューニング、グリッド検索、XGBoostまた、cu rsoには、実際の例に基づいた実践的な演習が満載です。
このコースは私たちのリストで5位になりました 史上最高のUdemyコース.
カテゴリー: コンピューター・サイエンス -- 開発者: IBM
このプロフェッショナル認定プログラムは、初級レベルのデータ アナリストまたはデータ サイエンティストとしての地位のためのスキル、ツール、および仕事のポートフォリオを開発しようとしているすべての人を対象としています。 R やプログラミングの予備知識は必要ありません。
Excel と R を使用したこの専門的なデータ分析と視覚化認定プログラムでは、データ アナリストまたはデータ サイエンティストの役割に没頭し、さまざまなデータ ソースを操作し、Excel などの強力なツールを適用するために必要なスキルを開発します。 、Cognos Analytics、および R プログラミング言語 (ggplot2、Leaflet、および R Shiny を含む) を使用して、データ駆動型の専門家になり、求人市場で競争上の優位性を獲得します。
このプログラムの終わりまでに、データ アナリストとデータ サイエンティストの役割を説明できるようになります。
カテゴリ：コンピュータサイエンス-開発者：Udemy
そうすることで、Rでプログラミングを学ぶことができます！
多数の R コースと会議が利用可能です。 一方、R の学習曲線は非常に急勾配であり、学生は圧倒されることがよくあります。 このコースは唯一無二！
これは真のステップバイステップのコースです。 新しいチュートリアルはそれぞれ、これまでに学んだことを基に構築されており、さらに一歩進んでいます。
各ビデオの後、すぐに適用できる貴重な新しい概念を学びます。 最良の部分は、実際の例から学ぶことです。
このコースには、解決方法を学ぶ現実世界の分析上の課題が満載です。 これらのいくつかは一緒に解決されますが、他のものは宿題としてあなたに割り当てられます.
つまり、このコースはすべてのスキル レベル向けに設計されており、プログラミングや統計のバックグラウンドがなくても、このコースを成功させることができます。
選択
カテゴリ: コンピュータ サイエンス -- 開発者: デューク大学
R でデータを分析および視覚化し、再現可能なデータ分析レポートを作成する方法、統計的推論の統一された性質の概念的な理解を実証する方法、自然現象を理解しデータ駆動型の意思決定を行うための頻度論的およびベイジアン統計的推論とモデリングの実行方法、コミュニケーションの方法を学びます。統計学の専門用語に頼ることなく、正確に、効果的に、文脈の中で統計結果を導き出し、この専門分野でのデータに基づく主張を批評します。
カテゴリ：コンピュータサイエンス-開発者：Edureka！
R トレーニングを使用したデータ分析は、R プログラミング、データ操作、探索的データ分析、データ視覚化、データ マイニング、回帰、センチメント分析、および R Studio を使用したビジネス ケース スタディの専門知識を身に付けるのに役立ちます。
edureka の Data Analytics with R トレーニング コースは、分析の専門家として成功するために必要な知識とスキルを提供するように特別に設計されています。 アンサンブル決定木や協調フィルタリングなどのより高度なトピックに進む前に、データ操作や探索的データ分析などの基本的な概念から始めます。
R トレーニングを使用したデータ分析では、最も広く使用されている分析ツールのエキスパートとして認定されます。 「R」は、その統計力、グラフ作成機能、低コスト、および豊富なパッケージ セットにより、データ サイエンティストが選択するツールです。
カテゴリ: コンピュータ サイエンス -- 開発者: ハーバード大学
R プログラミング言語は、このコースでは生命科学における統計データと統計分析のコンテキストで教えられます。
統計的推論の基礎と、R コードでデータを分析しながら値または信頼区間を計算する方法を学習します.概念と実装の間の接続が明確になるように、R プログラミングの例を提供します. R プログラミングの問題セットを使用して、基本的なデータ分析の理解と実装能力をテストします。
視覚化手法を使用して、新しいデータ セットを調査し、最適なアプローチを決定します。 データが標準的なアプローチで必要な仮定に適合しない場合、代替手段として堅牢な統計手法について説明します。 R スクリプトを使用してデータを分析することにより、再現可能な研究を行うための基礎を学びます。
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カテゴリ：コンピュータサイエンス-開発者：Edureka！
Edureka の R 認定データ サイエンス トレーニングでは、R を使用して K-Means クラスタリング、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、単純ベイズなどの機械学習アルゴリズムを習得する方法を説明します。
この Data Science with R Training コースでは、統計、時系列、テキスト マイニング、深層学習の概要について説明します。 R プログラミング コースでは、メディア、ヘルスケア、ソーシャル メディア、航空、人材業界の実際のユース ケースを実装します。
データサイエンスとは、データを用いて「現実の現象を理解し分析する」ための「統計学、データ分析、およびそれらに関連する手法を統合するための概念」と定義されています。 データ サイエンス トレーニングでは、機械学習、分類、クラスター分析、データ マイニング、データ、視覚化など、数学、統計、データ サイエンス、コンピューター サイエンスの幅広い分野のさまざまな分野から引き出された手法と理論を採用しています。
データ サイエンス認定コースでは、さまざまなデータ セットを分析および視覚化する方法と、K-Means クラスタリング、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、単純ベイズなどのさまざまな機械学習アルゴリズムについて学習します。
選択
カテゴリ: コンピュータ サイエンス -- 開発者: ジョンズ ホプキンス大学
このコースでは、R でプログラミングする方法と、効果的なデータ分析のために R を使用する方法について説明します。 統計プログラミング環境に必要なソフトウェアをインストールして構成する方法、および高レベルの統計言語で実装されている一般的なプログラミング言語の概念を説明する方法を学びます。
このコースでは、R でのプログラミング、R でのデータの読み取り、R パッケージへのアクセス、R 関数の作成、デバッグ、R コードのプロファイリング、R コードの整理とコメント付けなど、統計計算における実際的な問題を扱います。 統計データ分析におけるトピックワークの例が提供されます。
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R でのプログラミングに関するよくある質問 (FAQ)
ほとんどの R プログラミング コースを開始するには、事前のプログラミング経験は必要ありません。
これらのコースの多くは、学生に R プログラミング言語を基礎レベルから紹介するように設計されており、未経験者向けにプログラミングと統計の基礎を提供します。
R プログラミング コースを完了すると、通常、修了証明書が発行されます。これらの証明書は、e ラーニング プラットフォームまたはコースを提供する学術機関によって発行され、形式や有効期限が異なる場合があります。
これらの証明書の多くは業界で認められており、履歴書や就職の見通しを向上させるのに役立ちます。
はい、チュートリアル、ビデオ、R の公式ドキュメントなど、オンラインで利用できる無料のリソースを使用して、R を独学で学習することができます。
ただし、構造化されたコースでは、より一貫性のある体系的な学習パスが提供されるだけでなく、実践的なプロジェクトや試験へのアクセス、場合によってはインストラクターや他の学生との交流も提供されます。
R を熟練したレベルまで学習するのに必要な時間は、学習に費やした時間や、これまでのプログラミングや統計の経験によって異なります。コースは数週間から数か月までさまざまです。
深く実践的な知識を得るには、数か月の学習と実践が必要な場合があります。
R は統計分析とデータ視覚化のために特別に設計された言語であり、膨大なパッケージとライブラリが利用可能です。特に統計に強く、学術研究、データサイエンス、バイオテクノロジーなどの分野で広く利用されています。
データ分析の分野では Python などの他の言語も人気がありますが、統計のためのより専門的なソリューションを求める人には R が好まれます。
