Где обучиться Программированию R: 11 Бесплатных Онлайн-Курсов с нуля

Привет, друзья! 👋 В своей подборке рассмотрим ТОП Бесплатных Курсов программирования R для анализа данных, которые помогут вам работать в сфере аналитики.

ЛЕТС GO! 🔥

На правах профессии «Язык R для анализа данных»

Платный курс обучения!

Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики. Сможете автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R.

• Аналитикам и исследователям без опыта программирования на R.Научитесь программировать на R с нуля и автоматизируете свою работу. Сможете решать более сложные задачи и повысите свою ценность на рынке.
• Аналитикам и исследователям, которые используют R в работе.Систематизируете знания и изучите продвинутые функции R. Сможете тратить меньше времени на ежедневные рутинные задачи.
• Тем, кто хочет работать в аналитике.Освоите популярный инструмент для работы с данными и научитесь обрабатывать информацию с помощью языка R.
  Сделаете шаг к карьере в аналитике и обойдёте конкурентов уже на старте.

1. «Основы программирования на R»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: курс познакомит слушателей с языком R, основными структурами данных и семантическими правилами. Мы также рассмотрим несколько углублённых тем, которые помогут овладеть принципами написания эффективного кода.

• Срок обучения:  сайт с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка учёбы

1. Введение в курс
2. Переменные, глобальное окружение, справка
3. Векторы (часть 1)
4. Управляющие конструкции, работа с пакетами
5. Векторы (часть 2)

1. Матрицы и списки
2. Дата фреймы
3. Факторы и строки

1. Функции
2. Элементы функционального программирования
3. Обработка данных при помощи dplyr
4. Заключение: что дальше?

На правах профессии «🔥Язык R для аналитики🔥»

Научитесь легко собирать данные из различных систем. Прокачайтесь до уровня middle в прогнозировании и визуализации в R‑Studio. Автоматизируйте рутинные задачи.

Начнёте работать аналитиком данных на R.

Чему вы научитесь

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

Что получает пользовтаель?

Начинка обучающей программы:

• Базовые принципы программирования на R
• Отличия R от традиционного программирования
• Работа с наборами данных
• Визуализация в R
• Этапы анализа данных. Подготовка и очистка данных
• Основы моделирования в R
• Предоставление результатов анализа. Продвинутая визуализация
• Разработка аналитических веб-приложений в R (Shiny)
• Дипломный проект

2. «Анализ данных в R»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: в рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.

Читать еще  Что такое Tilda и какие сайты можно создать с его помощью

Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

• Срок обучения:  3 недели с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка учёбы

1. Общая информация о курсе
2. Переменные
3. Работа с data frame
4. Элементы синтаксиса
5. Описательные статистики
6. Описательные статистики. Графики
7. Сохранение результатов
8. Анализ номинативных данных
9. Сравнение двух групп
10. Применение дисперсионного анализа
11. Создание собственных функций
12. Корреляция и простая линейная регрессия (МНК)
13. Множественная линейная регрессия
14. Множественная линейная регрессия. Отбор моделей
15. Диагностика модели
16. Диагностика модели. Продолжение
17. Логистическая регрессия
18. Экспорт результатов анализа из R
19. Заключение

3. «Анализ данных в R. Часть 2»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: курс продолжает знакомить слушателей с использованием R для анализа данных. В этом курсе автор разберет несколько продвинутых тем, которые не были рассмотрены в первой части: предобработка данных при помощи пакетов data.table и dplyr, продвинутые приемы визуализации, работа в R Markdown.

• Срок обучения:  23 уроков с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка учёбы

1. Общая информация о курсе
2. Функции семейства apply. Часть 1
3. Функции семейства apply. Часть 2
4. Функции семейства apply. Часть 3
5. Работа с данными при помощи dplyr
6. Работа с данными при помощи dplyr. Продолжение
7. Data.table
8. Data.table. Продолжение
9. Дополнительные задачи
10. Грамматика ggplot2, функция qplot
11. Функция ggplot и различные geoms
12. Facet — способы группировки данных на графике
13. Scale и Theme: оси, легенда, внешний вид графика
14. Пример решения практической задачи
15. Динамическая визуализация с plotly
16. Здравствуйте, я ваш R Markdown!
17. Погружаемся в детали: R слева, markdown справа
18. Зоопарк возможностей: форматы, pandoc, html
19. Заключение
20. Общая информация
21. Оценка качества модели и интерпретация результатов
22. Увлекательное путешествие в мир микроволновок
23. Задачи

[/su_note]

4. «Профессиональная сертификация ‘Анализ данных с помощью Excel и R от IBM’»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: пройдя эти восемь онлайн-курсов, вы погрузитесь в роль аналитика данных или специалиста по обработке данных и получите необходимые навыки работы с различными источниками данных и примените мощные инструменты, включая Excel, Cognos Analytics и язык программирования R, чтобы стать специалистом по обработке данных и получить конкурентное преимущество на рынке труда.

• Срок обучения:  11 месяцев с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка учёбы

• Introduction to Data Analytics
• Excel Basics for Data Analysis
• Data Visualization and Dashboards with Excel and Cognos
• Introduction to R Programming for Data Science
• SQL for Data Science with R
• Data Analysis with R
• Data Visualization with R
• Data Science with R — Capstone Project

Читать еще  Где обучиться Android в Казахстане на 2023 год: подборка курсов с выдачей сертификата или без

5. «Специализация Data Science: Foundations using R»

С выдачей сертификата

Обучающая программа: эта специализация охватывает базовые инструменты и методы исследования данных, включая получение, очистку и изучение данных, программирование на языке R и проведение воспроизводимых исследований.

Учащиеся, прошедшие эту специализацию, будут готовы пройти специализацию «Наука о данных: статистика и машинное обучение», в рамках которой они создают продукт данных с использованием реальных данных.

• Срок обучения:  5 месяцев с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка учёбы

• Набор инструментальных средств для специалистов по обработке данных
• Программирование на языке R
• Сбор и сортировка данных
• Разведочный анализ данных
• Воспроизводимое исследование

6. «Основы языка R»

Основы языка R // Часть 4 // Импорт и экспорт данных в R

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: язык программирования R популярен в проектах Машинного обучения благодаря большому сообществу и библиотек для анализа данных.

Язык R разрабатывался в основном для проведения дружественного к пользователю анализа данных и для решения сложных статистических задач. В 4 уроках рассказывается базовые принципы программирования на R.

• Срок обучения:  4 уроков с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка учёбы

• Основы языка R // Часть 4 // Импорт и экспорт данных в R
• Основы языка R // Часть 3 // Работа с Data Frame и манипулирование данными
• Основы языка R // Часть 2 // Основные операторы и структуры данных в R
• Основы языка R // Часть 1 // Установка инструментов разработки R

7. «R»

R. Урок Первый

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: бесплатные уроки по программированию торговых роботов на языке R от Ильи Мартыненко.

• Срок обучения:  291 уроков с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Читать еще  Что представляет собой фреймворк Spring и какие приложения на нем создают[/su_note]

8. «R Programming Tutorial — Learn the Basics of Statistical Computing»

R Programming Tutorial — Learn the Basics of Statistical Computing

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: изучите язык программирования R в этом учебном курсе. Это практический обзор языка статистического программирования R, одного из важнейших инструментов в науке о данных.

Обучение на английском языке.

• Срок обучения:  1 урок с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка обучения

• Welcome
• Installing R
• RStudio
• Packages
• plot()
• Bar Charts
• Histograms
• Scatterplots
• Overlaying Plots
• summary()
• describe()
• Selecting Cases
• Data Formats
• Factors
• Entering Data
• Importing Data
• Hierarchical Clustering
• Principal Components
• Regression
• Next Steps

9. «R Programming Full Course In 7 Hours | R Programming For Beginners | R Tutorial | Simplilearn»

R Tutorial For Beginners 2022 | R Programming Full Course In 7 Hours | R Tutorial | Simplilearn

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: это видео с полным курсом программирования на R. За 7 часов студент узнает о том, что такое R, переменные и типы данных в R.

• Срок обучения:  1 урок с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка обучения

• What is R Programming
• Variables and Data Types in R
• Logical Operators
• Vectors
• List
• Matrix
• Data Frame
• Flow Control
• Functions in R
• Data Manipulation in R- dplyr
• Data Manipulation in R- tidyr
• Data Visualization In R
• Time Series Analysis in R

10. «Machine Learning With R | Machine Learning Full Course | Machine Learning Tutorial | Simplilearn»

Machine Learning With R | Machine Learning Full Course | Machine Learning Tutorial | Simplilearn

Без выдачи сертификата

Обучающая программа: в этом видео о машинном обучении с помощью R. Вы поймете как выстраивать процесс машинного обучение и программировать на языке R.

В полном курсе вы также разберетесь в алгоритмах машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений и другие темы.

• Срок обучения:  1 урок с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.
• Цена: бесплатно.

Начинка обучения

• Introduction
• Machine Learning Basics
• Machine Learning Applications
• R programming
• Linear Regression in R
• Logistic Regression in R
• Decision Tree in R
• Random Forest in R
• Support Vector Machine in R
• Hierarchical Clustering in R
• Time Series Analysis in R

При просмотре контента на проекте ЕВГЕНЕВ РУ, на страницах сайта возможны интегрированы реферальные ссылки. Что это для вас значит и как быть, читайте в нашем материале.

https://evgenev.ru/disclamer/ – EVGENEV RU