Top 5+ des meilleurs cours de programmation R 2024 : où puis-je apprendre la programmation R gratuitement ?

Meilleurs cours de programmation R à apprendre en ligne pour 2022

R est le calcul statistique, l'analyse de données et la visualisation Langage informatique. Bien qu'il ne soit pas aussi populaire que Python, le langage est néanmoins fascinant et rapide, ce qui le rend idéal pour accomplir des tâches complexes.

Sans aucun doute, R est utilisé par un nombre croissant d'analystes de données et d'analystes commerciaux dans le monde entier. Ainsi, la maîtrise de R est essentielle si vous souhaitez poursuivre un travail lucratif en science des données ou machine learning.

R a une syntaxe simple par rapport aux autres langages informatiques. En conséquence, l'auto-apprentissage n'est pas très difficile. En vous inscrivant à quelques cours en ligne de qualité, vous pourrez rapidement maîtriser la langue.

Cela ne signifie pas que vous pouvez vous inscrire à n'importe quel cours en ligne au hasard. La majorité des cours en ligne prétendant enseigner le langage de programmation R sont un programme lucratif. Il est peu probable que vous obteniez beaucoup de connaissances d'eux.

Je vais vous aider à résoudre le problème. Cet article ne mettra en évidence que les meilleurs cours de programmation R que j'ai découverts comme étant bénéfiques pour développer vos capacités pratiques. Vous pouvez ensuite choisir le cours qui correspond le mieux à vos besoins et commencer à apprendre immédiatement.

Ce que vous devez savoir

Pré-requis

Il n'y a pas de prérequis pour la plupart des R cours de programmation. Tout le monde peut suivre un cours à tout moment. Une expérience préalable avec d'autres langages de programmation est essentielle (Python, C++, JavaScript, etc.).

Liste des meilleurs cours de programmation R 2024

1. Programmation pour la science des données avec R

Ce programme Udacity Nanodegree est sans aucun doute l'une des meilleures options pour apprendre R pour science des données.

En plus des bases de R, vous étudierez SQL (pour la gestion de base de données) et Git (pour le contrôle de version). À la fin, vous aurez acquis des compétences essentielles qui vous permettront de poursuivre avec succès une carrière en science des données.

Le contenu des cours

Il y a trois sections dans ce programme :

1. Introduction à SQL – La première section fournira un aperçu de SQL. Vous acquerrez une solide compréhension des principes de ce langage de requête structuré, y compris les commandes SQL, les JOIN, les agrégations et les sous-requêtes.

Ensuite, vous apprendrez à utiliser SQL pour relever les défis commerciaux réels.

2. Introduction à la programmation R - La deuxième partie vous guidera à travers les principes fondamentaux du langage de programmation R, y compris les variables, les flux de contrôle et les fonctions.

Dans la deuxième partie du cours, vous apprendrez à visualiser des données à l'aide de ggplot2.

3. Introduction au contrôle de version – La dernière section montrera comment utiliser Git pour gérer le contrôle de version de votre projet, le partager avec d'autres et coopérer avec d'autres professionnels. Toutes ces capacités sont nécessaires à la fois aux data scientists et aux programmeurs.

De nombreux devoirs seront attribués dans chacun des trois cours, y compris des tests et un projet du monde réel. Par exemple, vous utiliserez R pour collecter, analyser et visualiser les données des programmes de vélos en libre-service de trois villes américaines.

La réalisation de ces activités vous permettra de mettre en pratique ce que vous avez appris et d'acquérir une expérience pratique précieuse.

Selon Udacity, vous devriez passer dix heures par semaine sur le programme et vous attendre à ce qu'il prenne trois mois.

Le rythme d'apprentissage proposé peut être trop rapide pour certains. Le programme, cependant, est auto-rythmé. Vous pouvez ensuite créer votre propre horaire d'étude. Gardez à l'esprit que plus vous avez besoin de temps, plus vos frais de scolarité seront élevés (voir ci-dessous).

Prix

L'approche de tarification d'Udacity est basée sur l'abonnement. Les frais de scolarité pour ce programme sont de 399 $ par mois, mais vous pouvez acheter un forfait de trois mois pour réduire le coût de 15 % à 339 $ par mois.

Ce n'est pas tout. Vous pouvez créer un compte (comme je l'ai fait dans la section ci-dessous) pour accéder à des remises personnalisées ou basées sur un compte.

Ces remises peuvent atteindre jusqu'à 75 %. En conséquence, vous pouvez vous inscrire à ce programme de premier ordre pour aussi peu que 100 $ ou moins chaque mois.

2. Les cours R de Datacamp

Datacamp est une plateforme d'enseignement de la science des données qui adopte une approche non conventionnelle. Plutôt que d'instruire les étudiants via des sessions vidéo, Datacamp utilise un apprentissage interactif ludique pour créer un environnement plus environnement d'apprentissage agréable.

Cette méthode est remarquable pour conserver mon intérêt pour l'apprentissage. Ainsi, si vous avez suivi plusieurs cours de programmation R mais que vous vous ennuyez rapidement, vous voudrez peut-être essayer Datacamp.

Le contenu des cours

En plus des cours R, Datacamp propose de nombreux cours de science des données, y compris, mais sans s'y limiter,

• Une introduction à R
• Une introduction aux statistiques R
• Visualiser les données dans R
• Analyse des séries chronologiques dans R
• Racler le web avec R
• Une brève introduction à R pour Finance

Tous les cours seront organisés par piste de compétences, y compris la programmation R, la manipulation de données et Analyses de marketing. Ces pistes de compétences aideront les étudiants à terminer les cours dans le bon ordre.

Vous lirez les instructions et effectuerez les tâches à l'aide de l'environnement de développement intégré basé sur le Web. Si vous êtes bloqué, vous pouvez soit prendre un indice, soit demander à la plateforme de vous révéler les solutions. Vous terminerez généralement chaque cours en 4 à 6 heures ou moins.

Après avoir suivi quelques cours, vous pouvez commencer à travailler sur des projets concrets. Ces missions vous aideront à synthétiser vos connaissances et à acquérir une compréhension des tâches de science des données du monde réel effectuées par des experts en science des données.

Selon mes observations, le contenu des cours et les projets sont adaptés aux débutants. Ils vous aideront à développer progressivement vos capacités et votre confiance. Cependant, le contenu du cours n'est pas particulièrement approfondi et les devoirs ne sont pas particulièrement exigeants, surtout par rapport à ceux proposés par Udacity.

En conséquence, Datacamp accélérera les débutants absolus au niveau intermédiaire, puis s'arrêtera. Si vous souhaitez réellement maîtriser un sujet, vous devrez vous inscrire à un cours proposé par un autre fournisseur.

Indépendamment de ses défauts, Datacamp vaut incontestablement la peine de s'y abonner. Les débutants absolus peuvent grandement bénéficier de l'approche engageante et du programme complet de Datacamp.

Si vous terminez tous les cours Datacamp, vous maîtriserez les bases et serez confiant pour commencer votre voyage en science des données.

Prix

Comme Udacity, Datacamp facture aux abonnés des frais mensuels. Voici les plans parmi lesquels les étudiants doivent en choisir un (facturé annuellement).

• Premium – à partir de 12.42 $ par mois
• Équipe – 25 $ par mois

Le package Standard comprend un accès illimité à plus de 300 cours de la plateforme (R, Python, Scala, etc.), ainsi qu'à plus de 80 projets et formations Tableau, Power BI et Oracle.

Le plan Premium est plus que suffisant pour la majorité des étudiants intéressés par l'apprentissage de la programmation R.

Veuillez cependant garder à l'esprit que les abonnements Datacamp sont régulièrement en vente (au moins une fois par trimestre). Pendant cette période, le plan Premium peut coûter moins de 5 $ par mois.

Si vous ne savez toujours pas si Datacamp vous convient, je vous recommande de créer un compte gratuit pour accéder gratuitement à la première leçon de chaque cours.

3. Cours R de Dataquest

Dataquest est le principal concurrent de Datacamp. La plateforme reprend la même technique d'apprentissage interactif que la précédente, qui offre aux étudiants une expérience immersive.

Par conséquent, si vous êtes un débutant complet, les cours de Dataquest seront très utiles.

Le contenu des cours

Dataquest proposera des dizaines de cours de programmation R à partir de décembre 2021. Ceux-ci sont organisés en parcours de compétences, qui créent un programme logique permettant aux étudiants de se déplacer facilement.

Actuellement, cinq parcours de compétences en programmation R sont disponibles :

• Analyste de données en R – dans ce cours, vous apprendrez les bases de la programmation R et comment les appliquer à l'analyse de données.
• Visualisation des données avec R – Vous apprendrez à visualiser des données avec R dans ce parcours de compétence.
• Statistiques et probabilités avec R – Ce parcours de compétence couvre les fondamentaux de la probabilité et des statistiques (hypothèses, distributions, inférence bayésienne). Vous utiliserez ensuite R pour effectuer des analyses statistiques, tester des hypothèses et manipuler des fonctions de densité de probabilité.
• API et Web Scraping avec R – Ce dernier parcours de compétences expliquera comment collecter et analyser des données à l'aide d'API et du Web.

Dans l'ensemble, le programme de Dataquest est moins diversifié que celui de Datacamp. Cependant, Dataquest étend activement le programme en ce moment. Par conséquent, vous pouvez anticiper la publication d'autres cours dans un proche avenir.

L'expérience éducative est très similaire à celle de Datacamp. Pour commencer, vous lirez les instructions textuelles et effectuerez les affectations de code à l'aide de l'environnement de développement intégré basé sur le Web.

De plus, j'ai découvert que les cours de Dataquest sont à peu près aussi approfondis que ceux de Datacamp, ce qui signifie que vous devrez trouver un autre cours pour acquérir des compétences avancées en programmation R.

Dataquest, en revanche, nourrit beaucoup moins les stagiaires que Datacamp. Vous aurez plus de possibilités pour tout coder à partir de zéro. La structure tarifaire de Dataquest est basique. Les plans Premium commencent à 33.25 $ par mois (payés annuellement) ou 49 $ par mois (facturés mensuellement). Après vous être abonné, vous aurez accès à tous les cours de science des données sur la plateforme, y compris ceux en R, Python et SQL.

Dataquest, d'après mon expérience, offre des remises pratiquement tous les mois. Ces économies peuvent atteindre 50 %, ce qui ramène le taux d'abonnement mensuel à 16.5 $.

De plus, vous pouvez créer un compte pour tester gratuitement plusieurs leçons.

4. Programmation R par Kirill Eremenko

Les deux cours Udemy de Kirill Eremenko vous guideront à travers les principes fondamentaux de la programmation R et vous montreront comment utiliser le langage dans les statistiques et la recherche de données.

J'ai suivi plusieurs de ses cours et j'adore ses explications simples des problèmes. C'est pourquoi je n'hésite pas à vous le recommander.

4.1) R Programming AZ™ : R pour la science des données avec de vrais exercices !

Le premier cours de la série couvrira les fondamentaux. Ce qui suit est un résumé de la matière couverte dans le cours.

• Principes fondamentaux de programmation (variables, opérateurs, flux de contrôle)
• Fondamentaux de la programmation R (Vecteurs, Fonctions, Packages)
• Matrices : une analyse approfondie (opérations, visualisation, etc.)
• Cadres de données
• Visualisation avancée de GGPlot2
• Solutions détaillées aux devoirs

Le contenu vidéo totalise 10.5 heures. Outre les sessions vidéo, Kirill a inclus une variété d'exercices basés sur des circonstances réelles pour vous aider à comprendre les travaux pratiques.

Par exemple, vous utiliserez la programmation R pour examiner les états financiers et les données de guichet des films. Après avoir terminé les devoirs, vous pouvez visionner les solutions vidéo, qui vous guideront à travers chaque étape en profondeur. Ainsi, vous aurez accès à toutes les ressources d'apprentissage nécessaires pour maîtriser R.

Avis: 4.6 / 5.0, Élèves: 221000+

4.2) Programmation R : Analytique avancée dans R pour la science des données

Le deuxième cours se concentre principalement sur l'analyse de données dans R. Voici les principaux sujets abordés dans ce cours.

• Préparation des données (Apprendre à préparer les données pour l'analyse dans R)
• Imputation à l'aide de la médiane (pour remplacer les données manquantes)
• Un examen approfondi des listes de R (date-heures, importation de données dans R, création d'un tracé de séries chronologiques, etc.)
• Famille de fonctions "Appliquer" + Fonctions imbriquées

Ce cours est nettement plus court que le premier (seulement 6 heures) car il couvre beaucoup moins de sujets. Néanmoins, l'instructeur approfondira chaque idée et vous proposera des études de cas réels pour vous aider à améliorer votre compréhension.

Les deux cours sont, dans l'ensemble, adaptés aux débutants. Si vous recherchez un cours de programmation R à un prix raisonnable, je pense que cette série vaut la peine d'être examinée.

Avis: 4.6 / 5.0, Étudiante: 53000 +

5. Science des données : fondements utilisant la spécialisation R

Si vous cherchez une éducation plus formelle, ceci Spécialisation Coursera de l'Université John Hopkins pourrait être pour vous. Vous serez guidé à travers les outils et approches de la science des données avec R par trois universitaires en biostatistique.

Selon la description du cours, il n'y a aucune exigence pour ce programme. Les critiques des étudiants, en revanche, disent le contraire.

Avant de vous inscrire à ce programme, il est recommandé d'avoir une certaine expérience en programmation.

Le contenu des cours

Les cours mineurs suivants font partie de cette spécialisation :

1. La boîte à outils du data scientist – Les participants apprendront comment les scientifiques des données transforment les données en informations, ainsi que comment utiliser des outils essentiels, tels que Git et RStudio.

2. Programmation R – Essentiellement, vous apprendrez les bases de la programmation R dans ce cours.

La première chose que vous devez faire est de configurer votre environnement de programmation statistique. Sur la page suivante, vous découvrirez les concepts de programmation, y compris les fonctions, les packages et les meilleures pratiques.

3. Obtenir et nettoyer les données - Au cours du troisième cours, les étudiants apprendront à collecter des informations à partir de différentes sources, telles que le Web, les API et d'autres sources.

Vous serez alors en mesure de comprendre comment des données propres et soignées peuvent bénéficier à l'analyse de données.

4. Analyse exploratoire des données - Les techniques exploratoires d'analyse de données seront abordées dans le quatrième cours, qui bénéficiera au développement de modèles statistiques complexes et à l'évaluation d'hypothèses. Les systèmes de traçage R et les principes de visualisation des données seront également introduits.

5. Recherche reproductible - La dernière session couvrira les outils et les procédures nécessaires pour générer des rapports d'analyse de données reproductibles. Vous comprendrez mieux pourquoi la répétabilité est utile à la communauté.

En général, vous étudierez la programmation R et comprendrez comment effectuer une analyse professionnelle des données. Le programme est complet. Vous constaterez peut-être que vous n'avez pas du tout besoin d'un autre cours de programmation R.

John Hopkins suggère de passer huit heures par semaine sur les cours, ce qui prendra cinq mois pour se terminer.

Cependant, comme le programme est à votre rythme, vous pouvez modifier votre horaire d'étude au besoin si vous décidez que le rythme recommandé est trop rapide.

Vous pouvez faire un audit gratuit du programme. Alternativement, vous pouvez vous inscrire à un cours complet pour 49 $ par mois, qui comprend des devoirs notés et un certificat numérique.

6. Visualisation des données et tableaux de bord avec la spécialisation R

Cette spécialisation Coursera vous guidera tout au long du processus de visualisation des données et de création d'un tableau de bord puissant à l'aide de R. Comme pour le cours 4, vous recevrez des instructions d'un instructeur senior de l'Université John Hopkins.

Le contenu des cours

Un projet de synthèse et quatre cours mineurs composent cette spécialisation :

1. Premiers pas avec la visualisation de données dans R - Le premier cours vous apprendra les compétences fondamentales requises pour visualiser des données dans R. Vous maîtriserez les bases de la programmation R, y compris la syntaxe R de base, les fonctions et les trames de données.

Ensuite, vous apprendrez à importer des données dans R, à les modifier à l'aide de divers outils et à conclure le cours en créant des rapports simples.

2. Visualisation des données dans R avec ggplot2 – Le deuxième cours est entièrement dédié à ggplot2. Ce package sera utilisé pour afficher et peaufiner les données à l'aide de diverses méthodes (y compris un logiciel tiers d'édition de graphiques vectoriels.)

3. Visualisation avancée des données avec R –Le troisième cours reprendra là où le deuxième cours s'est terminé. En examinant d'autres packages R, vous comprendrez mieux les possibilités de visualisation de données disponibles. Plus tard dans le cours, vous développerez des cartes spatiales en R et des figures animées.

4. Publication de la visualisation de données dans R avec Shiny et FlexDashboard - La dernière leçon expliquera comment utiliser Shiny pour visualiser les données et construire des tableaux de bord interactifs pour aider le public à mieux comprendre.

5. Pierre angulaire – Ce projet d'envergure vous permettra de mettre en pratique ce que vous avez appris. Vous apprendrez à utiliser R pour construire une gamme de visualisations afin de transmettre une histoire captivante à l'aide de données du monde réel.

Contrairement aux autres cours de cette liste, celui-ci se concentre exclusivement sur la visualisation de données à l'aide de R. Outre les sessions vidéo et les lectures, le programme comprend plusieurs projets et un projet à grande échelle qui vous permettent de mettre vos compétences nouvellement acquises à profit. test.

Par conséquent, si vous sentez que vous avez encore des lacunes dans ce domaine, vous voudrez peut-être envisager de poursuivre cette expertise.

En termes de rythme, vous devez vous attendre à passer cinq heures par semaine sur le cours, qui prendra quatre mois pour se terminer. Cependant, si vous êtes un lecteur rapide, je pense que vous pouvez le terminer beaucoup plus tôt.

En effet, les cours vidéo sont brefs et la majeure partie de votre temps d'étude est consacrée aux lectures.

L'audit de tous les cours mineurs est entièrement gratuit. Alternativement, pour 49 $ par mois, vous pouvez vous abonner à l'ensemble du programme.

CourseraPlus

Compte tenu de l'étendue de la couverture des spécialités Coursera par cet article, vous pourriez être intéressé par plus d'un programme. Si tel est le cas, je vous conseille fortement de vous abonner à Coursera Plus.

CourseraPlus fournira un accès complet (pas seulement d'audit) à la plate-forme Coursera pour plus de 3000 cours et spécialisations. Vous pouvez ensuite vous inscrire rapidement à chaque programme, sans avoir à payer des frais d'adhésion au programme distincts.

De plus, les abonnements Coursera Plus commencent à 399 $ par an (ou 33.25 $ par mois en moyenne), ce qui est moins cher que les abonnements individuels (39 $ à 79 $). En conséquence, Coursera Plus semble offrir un meilleur rapport qualité-prix.

Si vous êtes un étudiant assidu, vous abonner à Coursera Plus est une évidence.

Liens rapides:

• Tarifs Coursera : combien coûtent les cours Coursera ?
• Coursera contre Lynda | Lequel est le meilleur?
• Udacity contre Coursera | Les cours Udacity sont-ils meilleurs que Coursera ?
• Udemy vs Treehouse : lequel vous convient le mieux ? 

Conclusion : Meilleurs cours de programmation R 2024

Cela conclut notre liste des meilleurs cours R à suivre cette année et des meilleures certifications R à poursuivre. Je vous recommanderais de poursuivre une profession en science des données ou peut-être en bioinformatique en sélectionnant dans cette liste.

La majorité des cours sont très bien notés et ne nécessitent aucun prérequis, ce qui devrait vous inciter à poursuivre votre chemin. Une fois que vous avez gagné en confiance et étudié correctement, vous souhaiterez peut-être devenir certifié. Pour plus d'informations, vous pouvez consulter les certificats R.

Une fois que vous vous êtes établi en tant que professionnel R et que vous êtes prêt à postuler à des emplois, vous pouvez vous préparer à un entretien R afin de décrocher l'emploi de vos rêves en science des données.

Si vous connaissez d'autres cours très bien notés qui pourraient profiter à la communauté R, veuillez les publier dans la section des commentaires ci-dessous.