Top 5+ der besten R-Programmierkurse 2024: Wo kann ich R-Programmierung kostenlos lernen?

Die besten R-Programmierkurse zum Online-Lernen für 2022

R ist statistisches Rechnen, Datenanalyse und Visualisierung Computer Sprache. Obwohl sie nicht so beliebt ist wie Python, ist die Sprache dennoch faszinierend und schnell, was sie ideal für die Bewältigung komplexer Aufgaben macht.

Ohne Zweifel wird R von einer wachsenden Zahl von Datenanalysten und Geschäftsanalysten weltweit verwendet. Daher ist die Beherrschung von R entscheidend, wenn Sie einen lukrativen Job in der Datenwissenschaft anstreben oder Maschinelles Lernen.

R hat im Vergleich zu anderen Computersprachen eine einfache Syntax. Dadurch ist das Selbststudium nicht sehr schwierig. Indem Sie sich in ein paar einschreiben hochwertige Online-Kurse, können Sie die Sprache schnell beherrschen.

Dies bedeutet nicht, dass Sie sich für einen beliebigen Online-Kurs anmelden können. Die Mehrheit der Online-Kurse, die behaupten, die Programmiersprache R zu unterrichten, sind ein geldverdienendes Schema. Es ist unwahrscheinlich, dass Sie viel Wissen von ihnen erhalten.

Ich helfe Ihnen bei der Lösung des Problems. Dieser Artikel stellt nur die besten R-Programmierkurse vor, von denen ich festgestellt habe, dass sie für die Entwicklung Ihrer praktischen Fähigkeiten von Vorteil sind. Sie können dann den Kurs auswählen, der Ihren Bedürfnissen am besten entspricht, und sofort mit dem Lernen beginnen.

Dinge, die Sie wissen sollten

Voraussetzungen:

Für die meisten R gibt es keine Voraussetzungen Programmierkurse. Jeder kann jederzeit einen Kurs belegen. Vorkenntnisse mit anderen Programmiersprachen sind unerlässlich (Python, C++, JavaScript etc.).

Liste der besten R-Programmierkurse 2024

1. Programmierung für Data Science mit R

Dieses Udacity Nanograduate-Programm ist zweifellos eine der besten Optionen, um R for zu lernen Datenwissenschaft.

Neben den Grundlagen von R lernen Sie SQL (für die Datenbankverwaltung) und Git (für die Versionskontrolle). Nach Abschluss haben Sie wichtige Fähigkeiten erworben, die es Ihnen ermöglichen, eine Karriere in der Datenwissenschaft erfolgreich zu verfolgen.

Kursinhalt

Es gibt drei Abschnitte in diesem Programm:

1. Einführung in SQL – Der erste Abschnitt gibt einen Überblick über SQL. Sie erhalten ein solides Verständnis der Prinzipien dieser strukturierten Abfragesprache, einschließlich SQL-Befehlen, JOINs, Aggregationen und Unterabfragen.

Anschließend lernen Sie, wie Sie mit SQL reale geschäftliche Herausforderungen meistern.

2. Einführung in die R-Programmierung – Der zweite Teil führt Sie durch die Grundprinzipien der Programmiersprache R, einschließlich Variablen, Kontrollflüsse und Funktionen.

Im zweiten Teil des Kurses lernen Sie, wie Sie Daten mit ggplot2 visualisieren.

3. Einführung in die Versionskontrolle – Der letzte Abschnitt zeigt, wie Sie Git verwenden, um die Versionskontrolle Ihres Projekts zu verwalten, es mit anderen zu teilen und mit anderen Fachleuten zusammenzuarbeiten. Alle diese Fähigkeiten sind sowohl für Datenwissenschaftler als auch für Programmierer erforderlich.

In jedem der drei Kurse werden zahlreiche Aufgaben gestellt, darunter Tests und ein reales Projekt. Beispielsweise werden Sie R verwenden, um Daten aus den Bike-Sharing-Programmen von drei US-Städten zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren.

Wenn Sie diese Aktivitäten absolvieren, können Sie das Gelernte in die Praxis umsetzen und wertvolle praktische Erfahrungen sammeln.

Laut Udacity sollten Sie zehn Stunden pro Woche für das Programm aufwenden und mit einer Dauer von drei Monaten rechnen.

Die vorgeschlagene Lerngeschwindigkeit kann für einige zu schnell sein. Der Lehrplan ist jedoch selbstbestimmt. Anschließend können Sie Ihren eigenen Stundenplan erstellen. Beachten Sie, dass Ihre Studiengebühren umso höher ausfallen, je mehr Zeit Sie benötigen (siehe unten).

AnzeigenPreise

Der Preisansatz von Udacity ist abonnementbasiert. Die Studiengebühren für dieses Programm betragen 399 $ pro Monat, aber Sie können ein dreimonatiges Paket erwerben, um die Kosten um 15 % auf 339 $ pro Monat zu senken.

Das ist nicht alles. Sie können ein Konto erstellen (wie ich es im Abschnitt unten getan habe), um Zugriff auf personalisierte oder kontobasierte Rabatte zu erhalten.

Diese Rabatte können bis zu 75 % betragen. Infolgedessen können Sie sich jeden Monat für nur 100 US-Dollar oder weniger für dieses erstklassige Programm anmelden.

2. R-Kurse von Datacamp

Datacamp ist eine datenwissenschaftliche Bildungsplattform, die einen unkonventionellen Ansatz verfolgt. Anstatt die Schüler per Videositzungen zu unterrichten, setzt Datacamp spielerisches interaktives Lernen ein, um mehr zu schaffen angenehme Lernumgebung.

Diese Methode ist hervorragend darin, mein Interesse am Lernen aufrechtzuerhalten. Wenn Sie also an mehreren R-Programmierkursen teilgenommen haben, aber schnell gelangweilt waren, sollten Sie Datacamp vielleicht ausprobieren.

Kursinhalt

Zusätzlich zu R-Kursen bietet Datacamp zahlreiche Data-Science-Kurse an, einschließlich, aber nicht beschränkt auf

• Eine Einführung in R.
• Eine Einführung in die Statistik R
• Visualisierung von Daten in R
• Analyse von Zeitreihen in R
• Mit R das Web schaben
• Eine kurze Einführung in R for Finance

Alle Kurse werden nach Skill-Track organisiert, einschließlich R-Programmierung, Datenmanipulation und Marketinganalysen. Diese Skill-Tracks helfen den Schülern, die Kurse in der richtigen Reihenfolge zu absolvieren.

Sie werden die Anweisungen lesen und die Aufgaben mithilfe der webbasierten integrierten Entwicklungsumgebung ausführen. Wenn Sie nicht weiterkommen, können Sie entweder einen Hinweis annehmen oder verlangen, dass die Plattform die Lösungen für Sie aufzeigt. Sie werden normalerweise jeden Kurs in 4-6 Stunden oder weniger absolvieren.

Nach Abschluss einiger Kurse können Sie mit der Arbeit an realen Projekten beginnen. Diese Aufgaben werden Ihnen helfen, Ihr Wissen zu synthetisieren und ein Verständnis für reale Data-Science-Aufgaben zu erlangen, die von Data-Science-Experten ausgeführt werden.

Die Kursinhalte und Projekte sind nach meinen Beobachtungen für Anfänger geeignet. Sie werden Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten und Ihr Selbstvertrauen schrittweise aufzubauen. Allerdings sind die Studieninhalte nicht besonders tiefgründig und die Aufgaben nicht besonders anspruchsvoll, insbesondere im Vergleich zu denen von Udacity.

Infolgedessen wird Datacamp absolute Anfänger auf das mittlere Niveau beschleunigen und dann aufhören. Wenn Sie ein Fach wirklich beherrschen wollen, müssen Sie sich in einen Kurs einschreiben, der von einem anderen Anbieter angeboten wird.

Unabhängig von seinen Mängeln ist Datacamp zweifellos ein Abonnement wert. Absolute Anfänger können stark von Datacamps fesselndem Ansatz und umfassendem Lehrplan profitieren.

Wenn Sie alle Datacamp-Kurse absolvieren, haben Sie die Grundlagen gemeistert und sind zuversichtlich, Ihre Data-Science-Reise zu beginnen.

AnzeigenPreise

Wie Udacity erhebt Datacamp Abonnenten eine monatliche Gebühr. Im Folgenden sind die Pläne aufgeführt, aus denen die Schüler einen auswählen müssen (jährlich abgerechnet).

• Premium – ab 12.42 $ pro Monat
• Team – 25 $ monatlich

Das Standardpaket beinhaltet unbegrenzten Zugriff auf die über 300 Kurse der Plattform (R, Python, Scala und mehr) sowie über 80 Projekte und Tableau-, Power BI- und Oracle-Schulungen.

Der Premium-Plan ist mehr als ausreichend für die Mehrheit der Studenten, die sich für das Erlernen der R-Programmierung interessieren.

Bitte beachten Sie jedoch, dass Datacamp-Abonnements regelmäßig zum Verkauf angeboten werden (mindestens einmal pro Quartal). Während dieses Zeitraums kann der Premium-Plan weniger als 5 $ pro Monat kosten.

Wenn Sie sich immer noch nicht sicher sind, ob Datacamp das Richtige für Sie ist, empfehle ich Ihnen, ein kostenloses Konto zu erstellen, um kostenlos auf die erste Lektion jedes Kurses zuzugreifen.

3. R-Kurse von Dataquest

Dataquest ist der Hauptkonkurrent von Datacamp. Die Plattform verwendet die gleiche interaktive Lerntechnik wie die vorherige, die den Schülern ein immersives Erlebnis bietet.

Wenn Sie ein absoluter Anfänger sind, sind die Kurse von Dataquest daher sehr wertvoll.

Kursinhalt

Dataquest wird ab Dezember 2021 Dutzende von R-Programmierkursen anbieten. Diese sind in Fertigkeitsrouten organisiert, die einen logischen Lehrplan erstellen, der es den Schülern ermöglicht, sich leicht zu bewegen.

Derzeit sind fünf Skill-Pfade für die R-Programmierung verfügbar:

• Datenanalyst bei R – In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der R-Programmierung kennen und wie Sie diese auf die Datenanalyse anwenden.
• Datenvisualisierung mit R – In diesem Skill-Pfad lernen Sie, wie Sie Daten mit R visualisieren.
• Statistik und Wahrscheinlichkeit mit R – Dieser Skill-Pfad behandelt die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und Statistik (Hypothesen, Verteilungen, Bayes'sche Inferenz). Anschließend verwenden Sie R, um statistische Analysen durchzuführen, Hypothesen zu testen und Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zu manipulieren.
• APIs und Web Scraping mit R – Dieser letzte Fertigkeitspfad erklärt, wie Daten mithilfe von APIs und dem Internet gesammelt und analysiert werden.

Im Großen und Ganzen ist der Lehrplan von Dataquest weniger vielfältig als der von Datacamp. Allerdings baut Dataquest das Curriculum derzeit aktiv aus. Infolgedessen können Sie in naher Zukunft mit der Veröffentlichung weiterer Kurse rechnen.

Die Bildungserfahrung ist der von Datacamp sehr ähnlich. Zu Beginn lesen Sie die Textanweisungen und führen die Codezuweisungen mithilfe der webbasierten integrierten Entwicklungsumgebung durch.

Außerdem habe ich festgestellt, dass die Kurse von Dataquest ungefähr so ​​tiefgreifend sind wie die von Datacamp, was bedeutet, dass Sie einen anderen Kurs finden müssen, um fortgeschrittene R-Programmierkenntnisse zu erwerben.

Dataquest hingegen füttert Auszubildende deutlich weniger als Datacamp. Sie haben mehr Möglichkeiten, alles von Grund auf neu zu codieren. Die Preisstruktur von Dataquest ist einfach. Premium-Pläne beginnen bei 33.25 USD pro Monat (jährlich bezahlt) oder 49 USD pro Monat (monatlich in Rechnung gestellt). Nach dem Abonnieren haben Sie Zugriff auf alle Data-Science-Kurse auf der Plattform, einschließlich derer in R, Python und SQL.

Dataquest bietet meiner Erfahrung nach praktisch jeden Monat Rabatte an. Diese Einsparungen können bis zu 50 % betragen, was die monatliche Abonnementgebühr auf 16.5 $ senkt.

Darüber hinaus können Sie ein Konto einrichten, um mehrere Lektionen kostenlos zu testen.

4. R-Programmierung von Kirill Eremenko

Die beiden Udemy-Kurse von Kirill Eremenko führen Sie durch die Grundlagen der R-Programmierung und demonstrieren, wie Sie die Sprache in Statistik und Datenrecherche verwenden.

Ich habe an mehreren seiner Kurse teilgenommen und liebe seine unkomplizierten Erklärungen von Problemen. Daher kann ich ihn ohne zu zögern weiterempfehlen.

4.1) R Programming AZ™: R für Data Science mit echten Übungen!

Der erste Kurs der Reihe behandelt die Grundlagen. Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung des im Kurs behandelten Materials.

• Grundprinzipien der Programmierung (Variablen, Operatoren, Kontrollflüsse)
• Grundlagen der R-Programmierung (Vektoren, Funktionen, Packages)
• Matrizen: Ein tiefer Einblick (Operationen, Visualisierung usw.)
• Datenrahmen
• Erweiterte Visualisierung von GGPlot2
• Detaillierte Lösungen zu den Hausaufgaben

Der Videoinhalt hat eine Gesamtdauer von 10.5 Stunden. Abgesehen von den Videositzungen hat Kirill eine Vielzahl von Übungen eingefügt, die auf realen Umständen basieren, um Ihnen beim Verständnis der praktischen Übungen zu helfen.

Beispielsweise werden Sie die R-Programmierung verwenden, um Bilanzen und Kassendaten von Filmen zu untersuchen. Nach Abschluss der Aufgaben können Sie sich die Videolösungen ansehen, die Sie ausführlich durch jeden Schritt führen. Als Ergebnis haben Sie Zugriff auf alle Lernressourcen, die zum Beherrschen von R erforderlich sind.

Bewertungen: 4.6 / 5.0, Studenten: 221000+

4.2) R-Programmierung: Advanced Analytics in R für Data Science

Der zweite Kurs konzentriert sich hauptsächlich auf die Datenanalyse in R. Im Folgenden sind die Hauptthemen dieses Kurses aufgeführt.

• Vorbereitung von Daten (Lernen Sie, Daten für die Analyse in R vorzubereiten)
• Imputation unter Verwendung des Medians (um fehlende Daten zu ersetzen)
• Ein tiefer Einblick in die Listen von R (Datum-Zeiten, Importieren von Daten in R, Erstellen eines Zeitreihendiagramms usw.)
• Funktionsfamilie „Anwenden“ + Verschachtelungsfunktionen

Dieser Kurs ist deutlich kürzer als der erste (nur 6 Stunden lang), da er viel weniger Themen behandelt. Nichtsdestotrotz wird der Ausbilder tief in jede Idee eintauchen und Ihnen Fallstudien aus der Praxis anbieten, um Ihr Verständnis zu verbessern.

Beide Kurse sind insgesamt anfängerfreundlich. Wenn Sie nach einem preisgünstigen R-Programmierkurs suchen, ist diese Serie meines Erachtens einen Blick wert.

Bewertungen: 4.6 / 5.0, Die Kursteilnehmer: 53000 +

5. Data Science: Grundlagen mit R-Spezialisierung

Wenn Sie eine formellere Ausbildung suchen, ist dies Coursera-Spezialisierung von der John Hopkins University könnte etwas für Sie sein. Sie werden von drei Biostatistik-Akademikern durch datenwissenschaftliche Tools und Ansätze mit R geführt.

Laut Studiengangsbeschreibung gibt es für diesen Studiengang keine Voraussetzungen. Studentenrezensionen hingegen sagen etwas anderes.

Bevor Sie sich für dieses Programm anmelden, sollten Sie über Programmiererfahrung verfügen.

Kursinhalt

Folgende Nebenfächer sind Teil dieser Spezialisierung:

1. Die Toolbox des Datenwissenschaftlers – Die Teilnehmer lernen, wie Data Scientists Daten in Erkenntnisse umwandeln und wie sie grundlegende Tools wie Git und RStudio verwenden.

2. R-Programmierung – Im Wesentlichen lernen Sie in diesem Kurs die Grundlagen der R-Programmierung.

Als erstes müssen Sie Ihre statistische Programmierumgebung einrichten. Auf der nächsten Seite erfahren Sie mehr über Programmierkonzepte, einschließlich Funktionen, Pakete und Best Practices.

3. Abrufen und Bereinigen von Daten - Im dritten Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie Informationen aus verschiedenen Quellen wie dem Internet, APIs und anderen Quellen sammeln.

Sie werden dann in der Lage sein zu verstehen, wie saubere und ausgefeilte Daten der Datenanalyse zugute kommen können.

4. Explorative Datenanalyse - Explorative Techniken zur Datenanalyse werden im vierten Kurs behandelt, was der Entwicklung komplexer statistischer Modelle und der Bewertung von Hypothesen zugute kommt. R-Plottersysteme und Datenvisualisierungsprinzipien werden ebenfalls vorgestellt.

5. Reproduzierbare Forschung - Die letzte Sitzung behandelt die Tools und Verfahren, die zur Erstellung reproduzierbarer Datenanalyseberichte erforderlich sind. Sie werden besser verstehen, warum Wiederholbarkeit für die Community hilfreich ist.

Im Allgemeinen lernen Sie die R-Programmierung kennen und erhalten ein Verständnis für die Durchführung einer professionellen Datenanalyse. Das Programm ist umfassend. Möglicherweise benötigen Sie überhaupt keinen weiteren R-Programmierkurs.

John Hopkins schlägt vor, jede Woche acht Stunden für die Kurse aufzuwenden, die fünf Monate dauern werden.

Da das Programm jedoch im eigenen Tempo ist, können Sie Ihren Lernplan nach Bedarf ändern, wenn Sie der Meinung sind, dass das empfohlene Tempo zu schnell ist.

Sie können das Programm kostenlos testen. Alternativ können Sie sich für 49 $ pro Monat für einen ganzen Kurs anmelden, der benotete Aufgaben und ein digitales Zertifikat umfasst.

6. Datenvisualisierung und Dashboarding mit R-Spezialisierung

Diese Coursera-Spezialisierung führt Sie durch den Prozess der Visualisierung von Daten und der Erstellung eines leistungsstarken Dashboards mit R. Wie bei Kurs 4 erhalten Sie Anweisungen von einem leitenden Ausbilder der John Hopkins University.

Kursinhalt

Ein Abschlussprojekt und vier Nebenfächer bilden diese Spezialisierung:

1. Erste Schritte mit der Datenvisualisierung in R – Der erste Kurs vermittelt Ihnen die grundlegenden Fähigkeiten, die zum Visualisieren von Daten in R erforderlich sind. Sie beherrschen die Grundlagen der R-Programmierung, einschließlich grundlegender R-Syntax, Funktionen und Datenrahmen.

Anschließend lernen Sie, wie Sie Daten in R importieren, mit verschiedenen Tools bearbeiten und den Kurs abschließen, indem Sie einfache Berichte erstellen.

2. Datenvisualisierung in R mit ggplot2 – Der zweite Kurs ist ganz ggplot2 gewidmet. Dieses Paket wird verwendet, um Daten mit einer Vielzahl von Methoden (einschließlich einer Bearbeitungssoftware für Vektorgrafiken von Drittanbietern) anzuzeigen und zu optimieren.

3. Erweiterte Datenvisualisierung mit R –Der dritte Kurs wird dort fortgesetzt, wo der zweite Kurs endete. Durch die Untersuchung anderer R-Pakete erhalten Sie ein besseres Verständnis der verfügbaren Datenvisualisierungsmöglichkeiten. Später im Kurs entwickeln Sie räumliche Karten in R und animierte Figuren.

4. Veröffentlichen der Datenvisualisierung in R mit Shiny und FlexDashboard – In der letzten Lektion geht es darum, wie man Shiny verwendet, um Daten zu visualisieren und interaktive Dashboards zu erstellen, um dem Publikum zu helfen, Einblicke zu gewinnen.

5. Schlussstein – Bei diesem Großprojekt können Sie das Gelernte in die Praxis umsetzen. Sie lernen, wie Sie R verwenden, um eine Reihe von Visualisierungen zu erstellen, um eine fesselnde Geschichte mit realen Daten zu vermitteln.

Im Gegensatz zu den anderen Kursen auf dieser Liste konzentriert sich dieser ausschließlich auf die Datenvisualisierung mit R. Neben den Videositzungen und Lesungen umfasst der Lehrplan mehrere Projekte und ein Großprojekt, in denen Sie Ihre neu erworbenen Fähigkeiten anwenden können Prüfung.

Wenn Sie also das Gefühl haben, dass Ihnen in diesem Bereich noch etwas fehlt, sollten Sie erwägen, dieses Fachwissen weiterzuverfolgen.

In Bezug auf das Tempo sollten Sie mit fünf Stunden pro Woche für den Kurs rechnen, der vier Monate dauern wird. Wenn Sie jedoch ein schneller Leser sind, glaube ich, dass Sie es viel früher fertigstellen können.

Dies liegt daran, dass die Videokurse kurz sind und die meiste Zeit des Lernens für das Lesen aufgewendet wird.

Die Prüfung aller Nebenfächer ist völlig kostenlos. Alternativ können Sie für 49 $ pro Monat das gesamte Programm abonnieren.

CourseraPlus

Angesichts der Breite der in diesem Artikel behandelten Coursera-Spezialitäten könnten Sie an mehr als einem Programm interessiert sein. In diesem Fall rate ich Ihnen dringend, Coursera Plus zu abonnieren.

CourseraPlus bietet vollständigen Zugriff (nicht nur Auditing) auf die Coursera-Plattform für mehr als 3000 Kurse und Spezialisierungen. Sie können sich dann schnell für jedes Programm anmelden, ohne separate Kosten für die Programmmitgliedschaft bezahlen zu müssen.

Darüber hinaus beginnen Coursera Plus-Mitgliedschaften bei 399 USD pro Jahr (oder durchschnittlich 33.25 USD pro Monat), was günstiger ist als Einzelabonnements (39 bis 79 USD). Infolgedessen scheint Coursera Plus ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis zu bieten.

Wenn Sie ein fleißiger Student sind, ist das Abonnieren von Coursera Plus ein Kinderspiel.

Quick-Links:

• Coursera-Preise: Wie viel kosten Coursera-Kurse?
• Coursera gegen Lynda| Welches ist das beste?
• Udacity gegen Coursera| Sind Udacity-Kurse besser als Coursera?
• Udemy vs. Treehouse: Welches ist das Richtige für Sie? 

Fazit: Beste R-Programmierkurse 2024

Damit ist unsere Liste der besten R-Kurse in diesem Jahr und der besten R-Zertifizierungen abgeschlossen. Ich würde empfehlen, dass Sie einen Beruf in Data Science oder vielleicht Bioinformatik ausüben, indem Sie aus dieser Liste auswählen.

Die meisten Kurse sind hochgradig benotet und erfordern keine Voraussetzungen, was Sie inspirieren sollte, Ihren Weg zu gehen. Sobald Sie Selbstvertrauen gewonnen und richtig gelernt haben, möchten Sie sich vielleicht zertifizieren lassen. Weitere Informationen finden Sie unter R-Zertifikate.

Sobald Sie sich als R-Profi etabliert haben und bereit sind, sich auf Stellen zu bewerben, können Sie sich auf ein R-Interview vorbereiten, um Ihren Traumjob in Data Science zu bekommen.

Wenn Sie weitere hoch bewertete Kurse kennen, von denen die R-Community profitieren würde, posten Sie diese bitte im Kommentarbereich unten.