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R Programming

R Programmierung Kurse

R-Programmierungs-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Daten analysiert, visualisiert und statistisch ausgewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Syntax, Funktionen, Paketen und Modellen aufbauen. Viele Kurse stellen Workflows und Beispiele aus Datenprojekten vor.

Beliebte R Programmierung Kurse & Zertifikate

Johns Hopkins University
R Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Programmierung, Datenanalyse, Simulationen, Statistische Analyse, Fehlersuche, R Programmierung, Leistungsoptimierung, Programm-Entwicklung, Grundsätze der Programmierung, Statistische Methoden, Installation der Software, Daten importieren/exportieren, R (Software), Daten-Strukturen
IBM
Einführung in die R-Programmierung für Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenanalyse, Fehlersuche, Datenmanipulation, R Programmierung, Jupyter, Grundsätze der Programmierung, Datei-E/A, R (Software), Datenwissenschaft, Daten importieren/exportieren, Web-Scraping, Daten-Strukturen
Johns Hopkins University
Datenwissenschaft: Grundlagen mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Statistische Programmierung, Datenvisualisierung, GitHub, Statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Datenwrangling, Rmarkdown, R Programmierung, Plot (Grafiken), Gemeinsame Nutzung von Daten, Bereinigung von Daten, Statistische Visualisierung, Ggplot2, Datenwissenschaft, Versionskontrolle, R (Software), Datenverarbeitung, Knitr
IBM
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Datenanalyse, Datenwrangling, Datenumwandlung, Datenvisualisierung, Box Plots, Tidyverse (R-Paket), Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Prädiktive Modellierung, Datenmanipulation, R Programmierung, Plot (Grafiken), Statistische Visualisierung, Korrelationsanalyse, Datenwissenschaft, Statistische Methoden, R (Software), Regressionsanalyse, Modellevaluation
Microsoft
Microsoft R Programming for Everyone
Kompetenzen, die Sie erwerben: 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)
Microsoft
Der R-Programmier-Starterkurs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Programmierung, Microsoft Visual Studio, Microsoft Entwicklungswerkzeuge, Funktionales Design, Datenmanipulation, Fehlersuche, Rechnerische Logik, R Programmierung, Wiederverwendbarkeit von Code, Grundsätze der Programmierung, R (Software), Programm-Entwicklung, Software-Dokumentation, Skripting, Installation der Software, Daten-Strukturen, Entwicklungsumgebung

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Duke University
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Programmierung, Peer Review, Explorative Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenvisualisierung, Statistik, Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Modellierung, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Software, R Programmierung, Statistische Berichterstattung, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, R (Software), Statistische Methoden, Regressionsanalyse
Duke University
Data Science with R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Logistic Regression, Statistical Modeling, R (Software), Web Scraping, Ggplot2, Model Evaluation, Statistical Reporting, Data Visualization Software, Predictive Modeling, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Responsible AI, Data Transformation, R Programming, Data Science, Data Wrangling, Version Control
Johns Hopkins University
Datenvisualisierung & Dashboarding mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenvisualisierung, Tidyverse (R-Paket), Räumliche Analyse, Streudiagramme, Rmarkdown, R Programmierung, Plot (Grafiken), Glänzend (R-Paket), Analyse räumlicher Daten, Dashboard, Statistische Visualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, R (Software), Ggplot2, Datenwissenschaft, Storyboarding, Daten importieren/exportieren, Interaktive Datenvisualisierung
IBM
Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung
Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Datenanalyse, Python-Programmierung
Logical Operations
R Programming for Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, R (Software), Data Science, Data Analysis, Statistical Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Statistical Visualization, Regression Analysis, 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
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
University of Colorado Boulder
Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tidyverse (R Package), Rmarkdown, R Programming, Ggplot2, R (Software), Plot (Graphics), Data Visualization, Data Import/Export, Statistical Visualization, Data Wrangling, Statistical Reporting, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Analysis, Data Science, Data Manipulation, Statistical Analysis, Relational Databases, Data Cleansing, Communication

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

R Programmierung: Johns Hopkins University
Einführung in die R-Programmierung für Data Science: IBM
Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
Datenanalyse mit R: IBM
Microsoft R Programming for Everyone: Microsoft
Der R-Programmier-Starterkurs: Microsoft
Datenanalyse mit R: Duke University
Data Science with R: Duke University
Datenvisualisierung & Dashboarding mit R: Johns Hopkins University
Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung: IBM

Fähigkeiten, die Sie bei Data Analysis erlernen können

Analytik (85)

Big Data (64)

Python-Programmierung (47)

Unternehmensanalytik (40)

R-Programmierung (37)

Statistische Analyse (36)

SQL (33)

Datenmodell (29)

Data-Mining (27)

Explorative Datenanalyse (26)

Datenmodellierung (21)

Datenmanipulation (20)

Häufig gestellte Fragen zum Thema R Programming

Die R-Programmierung ist eine Sprache und Umgebung, die speziell für statistische Berechnungen und Datenanalysen entwickelt wurde. Sie wird von Statistikern, Fachkräften für Datenanalyse und Forschern wegen ihrer leistungsstarken Fähigkeiten bei der Datenmanipulation, statistischen Modellierung und Visualisierung häufig verwendet. Die Bedeutung der R-Programmierung liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Datensätze zu verarbeiten und fortgeschrittene Analysen durchzuführen, was sie zu einem wertvollen Werkzeug in verschiedenen Bereichen macht, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Wissenschaft.‎

Mit Kenntnissen in der R-Programmierung können Sie verschiedene Berufe wie Datenanalysten, Statistiker, Datenwissenschaftler und Forschungsanalysten ausüben. Diese Positionen erfordern oft ein ausgeprägtes Verständnis der Datenmanipulation und -analyse sowie die Fähigkeit, Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Branchen wie die Technologie-, Finanz- und Gesundheitsbranche sind besonders an Fachleuten interessiert, die R nutzen können, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.‎

Um die R-Programmierung effektiv zu erlernen, sollten Sie sich auf mehrere Schlüsselkompetenzen konzentrieren. Dazu gehören das Verständnis der Grundlagen von Programmierkonzepten, Datenstrukturen und Funktionen in R. Darüber hinaus wird die Vertrautheit mit Datenvisualisierungsbibliotheken wie ggplot2, Datenmanipulationspaketen wie dplyr und statistischen Modellierungstechniken Ihre Fähigkeiten verbessern. Kenntnisse über das Datenökosystem von R und die Verwendung von R für die Datenanalyse sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung.‎

Ja. Sie können auf Coursera auf zwei Arten kostenlos mit dem Lernen von R-Programmierung beginnen:

Eine kostenloseVorschau auf das erste Modul vieler R-Programmierkurse. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, benotete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in R-Programmierung erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.‎

Um die R-Programmierung zu erlernen, wählen Sie zunächst einen einsteigerfreundlichen Kurs, der die Grundlagen abdeckt. Nutzen Sie interaktive Übungen und Projekte, um das Gelernte anzuwenden. Nutzen Sie Online-Ressourcen wie Foren und Dokumentationen, um Ihr Verständnis zu verbessern. Konsequentes Üben und die Anwendung von R in der Praxis helfen Ihnen, Ihre Fähigkeiten zu festigen und Ihr Selbstvertrauen im Umgang mit der Sprache zu steigern.‎

Typische Themen, die in R-Programmierkursen behandelt werden, sind Datentypen und -strukturen, Funktionen, Kontrollfluss, Datenvisualisierung und statistische Analysen. In Kursen für Fortgeschrittene können Themen wie Maschinelles Lernen, Data Wrangling und die Verwendung von R-Paketen für bestimmte Anwendungen behandelt werden. Das Verständnis dieser Themen bietet eine umfassende Grundlage für die Verwendung von R bei verschiedenen datenbezogenen Aufgaben.‎

Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern in der R-Programmierung sind Kurse wie das Microsoft R Programming for Everyone Professional Certificate und der Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse Spezialisierung sind eine ausgezeichnete Wahl. Diese Programme sind darauf ausgelegt, den Lernenden praktische Fähigkeiten zu vermitteln, die direkt am Arbeitsplatz angewendet werden können.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.