Най-добрите курсове за R програмиране за учене онлайн за 2022 г
R е статистическо изчисление, анализ на данни и визуализация компютърен език. Въпреки че не е толкова популярен като Python, езикът е завладяващ и бърз, което го прави идеален за изпълнение на сложни задачи.
Без съмнение R се използва от все по-голям брой анализатори на данни и бизнес анализатори по целия свят. По този начин овладяването на R е от решаващо значение, ако искате да преследвате доходоносна работа в областта на науката за данни или машинно обучение.
R има прост синтаксис в сравнение с други компютърни езици. В резултат на това самостоятелното обучение не е много трудно. Като се запишете в няколко висококачествени онлайн курсове, можете бързо да овладеете езика.
Това не означава, че можете да се запишете за произволен онлайн курс. Повечето онлайн курсове, които твърдят, че преподават езика за програмиране R, са схема за печелене на пари. Едва ли ще получите много знания от тях.
Ще ви съдействам за разрешаването на проблема. Тази статия ще подчертае само най-добрите курсове за R програмиране, за които открих, че са полезни за развитието на вашите практически способности. След това можете да изберете курса, който най-добре отговаря на вашите нужди, и да започнете да учите веднага.
Неща, които трябва да знаете
Предпоставки
Няма предпоставки за повечето R програмиране курсове. Всеки може да вземе курс по всяко време. Предишен опит с други езици за програмиране е от съществено значение (Python, C++, JavaScript и др.).
Критерии
Това са най-добрите R курсове въз основа на следните критерии:
- Инструктори, които са квалифицирани
- Лесен за използване платформа за обучение
- Най-добрите учебни материали
- Съотношението цена/качество е отлично
- Получавайте предимно положителни отзиви от реални ученици
- Според моя опит курсът, инструкторът и учебната платформа бяха положителни.
Списък с най-добрите курсове за R програмиране за 2024 г
1. Програмиране за наука за данни с R
Тази програма Udacity Nanodegree безспорно е една от най-добрите възможности за изучаване на R за наука за данните.
Заедно с основните неща на R, вие ще изучавате SQL (за управление на база данни) и Git (за контрол на версиите). След завършване ще придобиете критични умения, които ще ви позволят успешно да продължите кариера в науката за данни.
Съдържание на учебната дисциплина
Има три раздела в тази програма:
1. Въведение в SQL – Първият раздел ще предостави общ преглед на SQL. Ще получите солидно разбиране за принципите на този структуриран език за заявки, включително SQL команди, JOIN, агрегати и подзаявки.
След това ще научите как да използвате SQL за справяне с реални бизнес предизвикателства.
2. Въведение в R програмирането – Втората част ще ви преведе през основните принципи на езика за програмиране R, включително променливи, контролни потоци и функции.
Във втория раздел на курса ще научите как да визуализирате данни с помощта на ggplot2.
3. Въведение в контрола на версиите – Последният раздел ще демонстрира как да използвате Git, за да управлявате контрола на версиите на вашия проект, да го споделяте с други и да си сътрудничите с други професионалисти. Всички тези способности са необходими както за специалистите по данни, така и за програмистите.
Във всеки от трите курса ще бъдат възложени множество задачи, включително тестове и проект от реалния свят. Например, ще използвате R, за да събирате, анализирате и визуализирате данни от програмите за споделяне на велосипеди в три градове в САЩ.
Завършването на тези дейности ще ви позволи да приложите наученото на практика и да придобиете ценен практически опит.
Според Udacity трябва да отделите десет часа на седмица за програмата и да очаквате да отнеме три месеца, за да завършите.
Предложената скорост на учене може да е твърде бърза за някои. Учебната програма обаче е самостоятелна. След това можете да създадете свой собствен график за обучение. Имайте предвид, че колкото повече време ви е необходимо, толкова по-високи ще бъдат тарифите ви за обучение (вижте по-долу).
Студентска подкрепа
Udacity се откроява от своите конкуренти поради подкрепата си за студенти. Следните видове поддръжка са налични след като се регистрирате:
1. Техническа менторска поддръжка – Ако имате някакви въпроси относно курса или имате затруднения при изпълнение на задачи, винаги можете да използвате интерфейса за чат на Student Hub, за да зададете технически проблем на екипа от ментори (които са на разположение 24/7).
Обикновено ще получите отговор в рамките на един час, което е много по-бързо от другите платформи за обучение. С тази проактивна помощ можете да сте сигурни, че техническите трудности няма да нарушат обучението ви.
2. Рецензии на проекти – Както при лагерите за обучение по уеб програмиране, Udacity предоставя на всички студенти услуги за преглед на проекти. С други думи, можете да подавате безкраен брой заявки за преглед на работата ви от професионалисти. В рамките на няколко часа ще получите подробна обратна връзка и инструкции как да приложите най-добрите практики към кода си.
Най-хубавото е, че експертните прегледи не зависят от това, че вашият проект отговаря на конкретни критерии или отговаря на конкретен етап. Можете да изпращате заявки по всяко време, създавайки положителна обратна връзка, която може да бъде доста полезна за прецизиране на вашия R умения за програмиране.
3. Кариерни услуги – Много кандидати не успяват да кандидатстват за работа поради лошите си публични профили. По този начин Udacity ще ви помогне да завършите тези трудоемки дейности.
Екипът ще провери вашата автобиография, профил в LinkedIn и профил в Github, за да се увери, че отразяват точно вашите постижения (напр. извършени проекти за анализ на статистически данни) и приложимите способности. В резултат на това е по-вероятно да бъдете поканени на интервю в избраната от вас компания.
Планове
Подходът на Udacity за ценообразуване е базиран на абонамент. Обучението за тази програма е $399 на месец, но можете да закупите тримесечен пакет, за да намалите разходите с 15% до $339 на месец.
Това не е всичко. Можете да създадете акаунт (както направих в раздела по-долу), за да получите достъп до персонализирани или базирани на акаунт отстъпки.
Тези отстъпки може да достигнат до 75%. В резултат на това можете да се запишете в тази първокласна програма само за $100 или по-малко всеки месец.
Плюсове минуси
Професионалисти
- Учете се от опитен екип от учени по данни и разработчици на машинно обучение. Няколко от тях са бивши инструктори в лагери за обучение по програмиране.
- Програма, която е подходяща за начинаещи
- Неусложнена учебна програма
- Уроци, които са задълбочени и информативни
- Придобийте допълнителни критични умения (в допълнение към програмирането на R), които ще ви позволят успешно да кандидатствате за работа в областта на науката за данни.
- Множество задачи и проекти в реалния свят позволяват на студентите да придобият практически опит.
- Подкрепа за студенти, сравнима с тази на Bootcamp
Против
- По-скъпо от други варианти
- Обикновено задачите на Udacity са трудни за напълно начинаещи.
2. R курсове на Datacamp
Datacamp е образователна платформа за наука за данни, която използва нетрадиционен подход. Вместо да обучава учениците чрез видео сесии, Datacamp използва геймифицирано интерактивно обучение, за да създаде повече приятна учебна среда.
Този метод е изключителен в запазването на интереса ми към ученето. По този начин, ако сте взели няколко курса по програмиране на R, но бързо ви е омръзнало, може да искате да опитате Datacamp.
Съдържание на учебната дисциплина
В допълнение към R курсовете, Datacamp предлага множество курсове по наука за данни, включително, но не само
- Въведение в R
- Въведение в статистиката R
- Визуализация на данни в R
- Анализ на времеви редове в R
- Изстъргване на мрежата с R
- Кратко въведение в R за финанси
Всички курсове ще бъдат организирани по умения, включително R програмиране, манипулиране на данни и Маркетингови анализи. Тези умения ще помогнат на студентите да завършат курсовете в правилната последователност.
Ще прочетете инструкциите и ще изпълните задачите с помощта на уеб-базираната интегрирана среда за разработка. Ако се забиете, можете или да вземете намек, или да поискате платформата да разкрие решенията за вас. Обикновено ще завършите всеки курс за 4-6 часа или по-малко.
След като завършите няколко класа, можете да започнете да работите по проекти в реалния свят. Тези задачи ще ви помогнат да синтезирате знанията си и да придобиете разбиране за реалните задачи по наука за данни, изпълнявани от експерти по наука за данни.
По мои наблюдения съдържанието на курса и проектите са подходящи за начинаещи. Те ще ви помогнат в постепенното изграждане на вашите способности и увереност. Съдържанието на курса обаче не е особено задълбочено, а задачите не са особено взискателни, особено в сравнение с предлаганите от Udacity.
В резултат на това Datacamp ще ускори абсолютните начинаещи до средно ниво и след това ще спре. Ако наистина искате да усвоите предмет, ще трябва да се запишете в курс, предлаган от друг доставчик.
Независимо от недостатъците си, Datacamp безспорно си заслужава да се абонирате. Абсолютно начинаещите могат да се възползват много от ангажиращия подход и изчерпателната учебна програма на Datacamp.
Ако завършите всички курсове на Datacamp, ще сте усвоили основите и ще бъдете уверени да започнете своето пътешествие в областта на науката за данните.
Планове
Подобно на Udacity, Datacamp начислява на абонатите месечна такса. Следват плановете, от които студентите трябва да изберат един (таксуван ежегодно).
- Премиум – от $12.42 на месец
- Екип – $25 месечно
Стандартният пакет включва неограничен достъп до 300+ курса на платформата (R, Python, Scala и други), както и 80+ проекта и обучение по Tableau, Power BI и Oracle.
Премиум планът е повече от адекватен за повечето студенти, които се интересуват от изучаване на R програмиране.
Моля, имайте предвид обаче, че абонаментите за Datacamp се продават редовно (поне веднъж на тримесечие). През този период от време Premium планът може да струва по-малко от $5 на месец.
Ако все още сте в недоумение дали Datacamp е подходящ за вас, препоръчвам да създадете безплатен акаунт за безплатен достъп до първия урок от всеки курс.
Плюсове минуси
Професионалисти
- Най-добрият Р курс по програмиране достъпно за хора, които презират Видео уроци
- Удобна за начинаещи, широка учебна програма с над 190+ класа по R програмиране, вариращи от основите до различни приложения
- Уроци, които са приятни
- Научете когато и където изберете с висококачествените мобилни приложения на Datacamp (iOS/Android).
- Абонамент всичко в едно – Можете да се запишете за всеки от курсовете по наука за данни на платформата, включително Python, Scala и Big Data.
- Възползвайте се от безплатния първи урок за всеки курс.
Против
- Нито един от курсовете не се впуска в големи подробности за напреднали идеи. Ако искате да овладеете R програмиране, ще трябва да преминете друг курс.
- В определени курсове за напреднали, платформата предоставя прекомерно количество код за всяка задача и проект. Тази техника значително намалява трудността на задачите и отказва на учениците възможността да мислят като програмист и да кодират всичко от нулата.
3. R курсове на Dataquest
Dataquest е главният конкурент на Datacamp. Платформата използва същата интерактивна техника на обучение като предишната, която предоставя на учениците завладяващо изживяване.
В резултат на това, ако сте напълно начинаещ, курсовете на Dataquest ще бъдат доста ценни.
Съдържание на учебната дисциплина
Dataquest ще предостави десетки класове по програмиране на R, започващи през декември 2021 г. Те са организирани в маршрути за умения, които създават логична учебна програма, която позволява на учениците да се движат лесно.
Понастоящем има пет пътя за умения за програмиране на R:
- Анализатор на данни в R – в този курс ще научите основите на R програмирането и как да ги приложите при анализ на данни.
- Визуализация на данни с R – Ще научите как да визуализирате данни с R в този път на умения.
- Статистика и вероятност с R – Този път на уменията обхваща основите на вероятността и статистиката (хипотези, разпределения, байесов извод). След това ще използвате R за извършване на статистически анализ, тестване на хипотези и манипулиране на функциите на плътността на вероятностите.
- API и Web Scraping с R – Този последен път за умения ще обясни как да събирате и анализирате данни с помощта на API и мрежата.
Като цяло учебната програма на Dataquest е по-малко разнообразна от тази на Datacamp. В момента обаче Dataquest активно разширява учебната програма. В резултат на това може да очаквате пускането на допълнителни курсове в близко бъдеще.
Образователният опит е много подобен на този на Datacamp. За да започнете, ще прочетете текстовите инструкции и ще изпълните заданията на кода, използвайки уеб-базираната интегрирана среда за разработка.
Освен това открих, че класовете на Dataquest са приблизително толкова задълбочени, колкото тези на Datacamp, което означава, че ще трябва да намерите друг курс, за да получите разширени умения за програмиране на R.
Dataquest, от друга страна, храни с лъжица трениращите значително по-малко от Datacamp. Ще имате повече възможности да кодирате всичко от самото начало. Ценовата структура на Dataquest е основна. Премиум плановете започват от $33.25 на месец (плащат се годишно) или $49 на месец (таксуват се месечно). След като се абонирате, ще имате достъп до всички курсове по наука за данни на платформата, включително тези по R, Python и SQL.
Dataquest, според моя опит, предлага отстъпки почти всеки месец. Тези спестявания могат да достигнат до 50%, което намалява месечния абонамент до $16.5.
Освен това можете да създадете акаунт, за да изпробвате няколко урока безплатно.
Плюсове минуси
Професионалисти
- Добре структурирани маршрути за умения, които улесняват навигацията по курса
- Уроци, насочени към начинаещи
- Използвайте интерактивни стратегии за обучение, за да осигурите положително учебно изживяване
- Осигурете допълнителни възможности на децата да се научат да кодират от нулата.
- Структура на цените „всичко в едно“: След като се абонирате, можете да получите достъп до допълнителните курсове за наука за данни на платформата.
- Множество източници на безплатна информация, до които можете да получите достъп без заплащане
Против
- Учебната програма вече е „в процес на изграждане“ с допълнително съдържание, което ще бъде добавено в близко бъдеще.
- Курсовете не се задълбочават в напреднали материали.
- В сравнение с Datacamp и повечето други платформи за обучение, разгледани в тази статия, Dataquest няма мобилно приложение.
4. R Програмиране от Кирил Еременко
Двата курса на Кирил Еременко по Udemy ще ви преведат през основите на R програмирането и ще демонстрират как да използвате езика в статистиката и изследването на данни.
Взех няколко негови курса и харесвам неговите прости обяснения на проблеми. В резултат на това не се колебая да ви го препоръчам.
4.1) R Програмиране AZ™: R За наука за данни с реални упражнения!
Първият курс от поредицата ще обхваща основите. Следва обобщение на материала, обхванат в курса.
- Основни принципи на програмирането (променливи, оператори, контролни потоци)
- Основи на R програмирането (вектори, функции, пакети)
- Матрици: Дълбоко гмуркане (операции, визуализация и др.)
- Рамки от данни
- Разширената визуализация на GGPlot2
- Подробни решения за домашна работа
Общата продължителност на видеосъдържанието е 10.5 часа. Освен видео сесиите, Кирил е включил различни упражнения, базирани на обстоятелства от реалния свят, за да ви помогне да разберете практическите упражнения.
Например, ще използвате R програмиране, за да разгледате финансовите отчети и касовите данни от филми. След като изпълните задачите, можете да разгледате видео решенията, които ще ви преведат през всяка стъпка в дълбочина. В резултат на това ще имате достъп до всички учебни ресурси, необходими за овладяване на R.
коментари: 4.6 / 5.0, Ученици: 221000 +
4.2) R програмиране: Разширен анализ в R за наука за данни
Вторият курс се фокусира най-вече върху анализа на данни в R. Следват основните теми, обхванати в този курс.
- Подготовка на данни (Научете се да подготвяте данни за анализ в R)
- Импутация с помощта на медианата (за замяна на липсващи данни)
- Задълбочен поглед в списъците на R (Date-Times, Импортиране на данни в R, Създаване на графика на Timeseries и др.)
- Семейство от функции „Прилагане“ + функции за влагане
Този курс е значително по-кратък от първия (само 6 часа) поради факта, че обхваща много по-малко теми. Независимо от това, инструкторът ще се задълбочи във всяка идея и ще ви предложи реални казуси, за да ви помогне да подобрите разбирането си.
И двата курса като цяло са удобни за начинаещи. Ако търсите курс по програмиране на R на разумна цена, вярвам, че тази серия си струва да разгледате.
коментари: 4.6 / 5.0, Студенти: 53000 +
Плюсове минуси
Професионалисти
- Вземете урок от опитен учен по данни.
- Учебна програма, която е добре организирана
- Концепциите са обяснени накратко
- Тестовете и задачите на първия курс се основават на реални сценарии: В резултат на това учениците могат да се научат как да прилагат принципи в реални ситуации.
- Подробни решения на домашните
- Достъп за цял живот + 30-дневна гаранция за връщане на парите
- Достъпни ($20 или по-малко при продажба)
Против
- Неактивен форум за въпроси и отговори: Много студенти не могат да получат помощ от инструктора.
- според няколко студенти, въпреки разработването на курса за напреднали, инструкторът все още не е задълбочил темите за напреднали.
5. Наука за данни: Основи, използващи R специализация
Ако търсите по-формално образование, това Специализация на Coursera от университета Джон Хопкинс може да е за вас. Ще бъдете напътствани чрез инструменти за наука за данни и подходи с R от трима учени по биостатистика.
Според описанието на курса няма изисквания за тази програма. Студентските отзиви, от друга страна, казват различно.
Преди да се запишете в тази програма, се препоръчва да имате известен опит в програмирането.
Съдържание на учебната дисциплина
Следните второстепенни курсове са част от тази специализация:
1. Кутия с инструменти на Data Scientist – Участниците ще научат как учените от данни трансформират данните в прозрения, както и как да използват основни инструменти, като Git и RStudio.
2. R Програмиране – По същество в този курс ще научите основите на R програмирането.
Първото нещо, което трябва да направите, е да настроите вашата среда за статистическо програмиране. На следващата страница ще научите за концепциите за програмиране, включително функции, пакети и най-добри практики.
3. Получаване и почистване на данни - По време на третия курс студентите ще се научат как да събират информация от различни източници, като мрежата, API и други източници.
След това ще можете да разберете как чистите и полирани данни могат да бъдат от полза за анализа на данни.
4. Проучвателен анализ на данни - Проучвателните техники за анализ на данни ще бъдат обхванати в четвъртия курс, което ще бъде от полза за разработването на сложни статистически модели и оценката на хипотезите. Ще бъдат въведени също R системи за изобразяване и принципи за визуализация на данни.
5. Възпроизводими изследвания - Последната сесия ще обхване инструментите и процедурите, необходими за генериране на доклади за анализ на възпроизводими данни. Ще имате по-добро разбиране защо повторяемостта е полезна за общността.
Като цяло ще изучавате R програмиране и ще разберете как да провеждате професионален анализ на данни. Програмата е задълбочена. Може да откриете, че изобщо не се нуждаете от друг курс по програмиране на R.
Джон Хопкинс предлага да отделяте осем часа всяка седмица в курсовете, които ще отнеме пет месеца за завършване.
Въпреки това, тъй като програмата е със самостоятелно темпо, можете да промените графика си за обучение, ако е необходимо, ако решите, че препоръчаното темпо е твърде бързо.
Можете да направите безплатен одит на програмата. Като алтернатива можете да се запишете за цял курс за $49 на месец, който включва оценени задачи и цифров сертификат.
Плюсове минуси
Професионалисти
- Световноизвестен университет ви учи на R програмиране
- Учебна програма, която е добре структурирана и задълбочена
- Одиторските услуги се предоставят безплатно.
Против
- Не е подходящ за начинаещи
- За абсолютно начинаещи задачите са изключително трудни. При някои обстоятелства може да се наложи да изучите официалната документация (точно както правят експертите програмисти в реалния свят), за да ги завършите. Въпреки че вярвам, че тази техника е полезна, тя разочарова значителен брой ученици.
- Някои материали от курса са остарели и следователно не са налични.
6. Визуализация на данни и табло за управление с R специализация
Тази специализация на Coursera ще ви преведе през процеса на визуализиране на данни и изграждане на мощно табло за управление с помощта на R. Както при курс 4, ще получите инструкции от старши инструктор от университета Джон Хопкинс.
Съдържание на учебната дисциплина
Един основен проект и четири малки курса съставляват тази специализация:
1. Първи стъпки с визуализацията на данни в R – Първият курс ще ви научи на основните умения, необходими за визуализиране на данни в R. Ще овладеете основите на R програмирането, включително основния R синтаксис, функции и рамки с данни.
След това ще научите как да импортирате данни в R, да ги редактирате с помощта на различни инструменти и да завършите курса, като правите прости отчети.
2. Визуализация на данни в R с ggplot2 – Вторият курс е изцяло посветен на ggplot2. Този пакет ще се използва за преглед и полиране на данни с помощта на различни методи (включително софтуер за редактиране на векторни графики на трета страна.)
3. Разширена визуализация на данни с R – Третият курс ще започне там, където завърши вторият курс. Чрез разглеждане на други пакети R, вие ще получите по-добро разбиране на наличните възможности за визуализация на данни. По-късно в курса ще разработите пространствени карти в R и анимирани фигури.
4. Публикуване на визуализация на данни в R с Shiny и FlexDashboard – Последният урок ще обхване как да използвате Shiny за визуализиране на данни и изграждане на интерактивни табла за управление, за да помогнете на аудиторията да придобие прозрения.
5. Капстон – Този мащабен проект ще ви позволи да приложите наученото на практика. Ще научите как да използвате R за изграждане на набор от визуализации, за да предадете завладяваща история, използвайки данни от реалния свят.
За разлика от другите курсове в този списък, този се концентрира изключително върху визуализация на данни с помощта на R. Освен видео сесиите и четенията, учебната програма включва множество проекти и мащабен проект, който ви позволява да приложите новопридобитите си умения в тест.
В резултат на това, ако усетите, че все още ви липсва в тази област, може да помислите да продължите с този опит.
По отношение на темпото, трябва да очаквате да прекарвате пет часа всяка седмица в курса, който ще отнеме четири месеца, за да завърши. Въпреки това, ако четете бързо, вярвам, че може да го завършите много по-рано.
Това е така, защото видео курсовете са кратки и по-голямата част от времето ви за обучение се отделя на четенията.
Одитирането на всички второстепенни курсове е напълно безплатно. Като алтернатива, за $49 на месец, можете да се абонирате за цялата програма.
Плюсове минуси
Професионалисти
- Учебна програма, която е лесна за следване
- Обяснения на понятия и процеси, които са точни и изчерпателни
- Викторини и задачи, които са добре проектирани, за да ви помогнат да овладеете синтаксиса на R и стъпките, включени в създаването на ангажиращи визуализации на данни
- Студентите трябва да бъдат подготвени за бъдещо самостоятелно обучение (т.е. да обяснят как да четат официалната документация)
- Одиторските услуги се предоставят безплатно.
Против
- Специалността предлага само няколко кратки видео курса, които може да са недостатъчни за тези, които предпочитат да не учат чрез четене.
- Тъй като преписите са неорганизирани, те са трудни за четене.
курсера плюс
Като се има предвид широчината на обхвата на тази статия за специалностите на Coursera, може да се интересувате от повече от една програма. Ако случаят е такъв, силно ви съветвам да се абонирате за Coursera Plus.
курсера плюс ще осигури пълен достъп (не само одит) до платформата Coursera за повече от 3000 курса и специализации. След това можете бързо да се регистрирате във всяка програма, без да се налага да плащате отделни разходи за членство в програмата.
Освен това членството в Coursera Plus започва от $399 на година (или средно $33.25 на месец), което е по-евтино от индивидуалните абонаменти ($39-$79). В резултат на това Coursera Plus изглежда дава по-добро съотношение цена/качество.
Ако сте усърден студент, абонирането за Coursera Plus е безпроблемно.
Бързи връзки:
- Ценообразуване на Coursera: Колко струват курсовете на Coursera?
- Coursera срещу Lynda| Кой е най-добрият?
- Udacity срещу Coursera| По-добри ли са курсовете на Udacity от Coursera?
- Udemy срещу Treehouse: Коя е подходяща за вас?
Заключение: Най-добри курсове по R програмиране 2024
Това завършва нашия списък с най-добрите R курсове, които трябва да вземете тази година, и най-добрите R сертификати, които да продължите. Бих препоръчал да упражнявате професия в областта на науката за данни или може би биоинформатиката, като изберете от този списък.
По-голямата част от курсовете са с висока оценка и не изискват предварителни условия, което трябва да ви вдъхнови да вървите по пътя си. След като сте придобили увереност и сте учили правилно, може да пожелаете да станете сертифицирани. За повече информация можете да разгледате R сертификати.
След като се утвърдите като R професионалист и сте готови да кандидатствате за работа, можете да се подготвите за R интервю, за да получите мечтаната работа в областта на науката за данни.
Ако знаете за някакви допълнителни високо оценени курсове, които биха били от полза за R общността, моля, публикувайте ги в секцията за коментари по-долу.
