2022 के लिए ऑनलाइन सीखने के लिए सर्वश्रेष्ठ आर प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम
आर सांख्यिकीय कंप्यूटिंग, डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन है कंप्यूटर भाषा. हालाँकि यह पायथन जितनी लोकप्रिय नहीं है, फिर भी यह भाषा आकर्षक और तेज़ है, जो इसे जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए आदर्श बनाती है।
बिना किसी संदेह के, आर का उपयोग दुनिया भर में डेटा विश्लेषकों और व्यापार विश्लेषकों की बढ़ती संख्या द्वारा किया जाता है। इस प्रकार, यदि आप डेटा विज्ञान में आकर्षक नौकरी करना चाहते हैं तो आर में महारत हासिल करना महत्वपूर्ण है यंत्र अधिगम.
अन्य कंप्यूटर भाषाओं की तुलना में R का वाक्य-विन्यास सरल है। परिणामस्वरूप, स्व-अध्ययन बहुत कठिन नहीं है। कुछ में नामांकन करके उच्च गुणवत्ता वाले ऑनलाइन पाठ्यक्रम, आप जल्दी से भाषा में महारत हासिल कर सकते हैं।
इसका मतलब यह नहीं है कि आप किसी भी यादृच्छिक ऑनलाइन पाठ्यक्रम में नामांकन कर सकते हैं। आर प्रोग्रामिंग भाषा सिखाने का दावा करने वाले अधिकांश ऑनलाइन पाठ्यक्रम पैसा कमाने की योजना हैं। आपको उनसे अधिक ज्ञान प्राप्त होने की संभावना नहीं है।
मैं समस्या का समाधान करने में आपकी सहायता करूंगा. यह आलेख उन सर्वोत्तम आर प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रमों पर प्रकाश डालेगा जिन्हें मैंने आपकी व्यावहारिक क्षमताओं को विकसित करने में फायदेमंद पाया है। फिर आप वह पाठ्यक्रम चुन सकते हैं जो आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हो और तुरंत सीखना शुरू कर दें।
चीजें जो आपको जाननी चाहिए
.. पूर्वापेक्षाएँ
अधिकांश आर के लिए कोई पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम. कोई भी व्यक्ति किसी भी समय कोर्स कर सकता है। अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं (पायथन, सी++, जावास्क्रिप्ट, आदि) के साथ पूर्व अनुभव आवश्यक है।
मापदंड
निम्नलिखित मानदंडों के आधार पर ये शीर्ष आर पाठ्यक्रम हैं:
- जो प्रशिक्षक योग्य हैं
- एक आसान करने के लिए उपयोग सीखने का मंच
- सर्वोत्तम पाठ्यक्रम सामग्री
- पैसे का मूल्य उत्कृष्ट है
- वास्तविक विद्यार्थियों से अधिकतर सकारात्मक प्रतिक्रिया प्राप्त करें
- मेरे अनुभव में, पाठ्यक्रम, प्रशिक्षक और सीखने का मंच सभी सकारात्मक थे।
सर्वश्रेष्ठ आर प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम 2024 की सूची
1. आर के साथ डेटा साइंस के लिए प्रोग्रामिंग
यह यूडेसिटी नैनोडिग्री प्रोग्राम निर्विवाद रूप से आर सीखने के लिए सबसे अच्छे विकल्पों में से एक है डेटा विज्ञान.
आर की अनिवार्यताओं के साथ, आप SQL (डेटाबेस प्रबंधन के लिए) और Git (संस्करण नियंत्रण के लिए) का अध्ययन करेंगे। पूरा होने पर, आप महत्वपूर्ण कौशल हासिल कर लेंगे जो आपको डेटा साइंस में सफलतापूर्वक करियर बनाने में सक्षम बनाएगा।
अध्य्यन विषयवस्तु
इस कार्यक्रम में तीन खंड हैं:
1. एसक्यूएल का परिचय - पहला खंड SQL का अवलोकन प्रदान करेगा। आप SQL कमांड, JOINs, एग्रीगेशन और सबक्वेरीज़ सहित इस संरचित क्वेरी भाषा के सिद्धांतों की ठोस समझ हासिल करेंगे।
इसके बाद, आप सीखेंगे कि वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए SQL का उपयोग कैसे करें।
2. आर प्रोग्रामिंग का परिचय - दूसरा भाग आपको आर प्रोग्रामिंग भाषा के मूलभूत सिद्धांतों के बारे में बताएगा, जिसमें चर, नियंत्रण प्रवाह और फ़ंक्शन शामिल हैं।
पाठ्यक्रम के दूसरे भाग में, आप सीखेंगे कि ggplot2 का उपयोग करके डेटा को कैसे विज़ुअलाइज़ किया जाए।
3. संस्करण नियंत्रण का परिचय - अंतिम अनुभाग यह प्रदर्शित करेगा कि अपने प्रोजेक्ट के संस्करण नियंत्रण को प्रबंधित करने, इसे दूसरों के साथ साझा करने और अन्य पेशेवरों के साथ सहयोग करने के लिए Git का उपयोग कैसे करें। ये सभी क्षमताएं डेटा वैज्ञानिकों और प्रोग्रामर दोनों के लिए आवश्यक हैं।
तीनों पाठ्यक्रमों में से प्रत्येक में परीक्षण और वास्तविक दुनिया की परियोजना सहित कई कार्य सौंपे जाएंगे। उदाहरण के लिए, आप तीन अमेरिकी शहरों के बाइक-शेयर कार्यक्रमों से डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और कल्पना करने के लिए आर का उपयोग करेंगे।
इन गतिविधियों को पूरा करने से आपको जो सीखा है उसे अभ्यास में लाने और मूल्यवान व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने में मदद मिलेगी।
उडेसिटी के अनुसार, आपको कार्यक्रम पर प्रति सप्ताह दस घंटे बिताने चाहिए और उम्मीद करनी चाहिए कि इसे पूरा होने में तीन महीने लगेंगे।
कुछ लोगों के लिए सीखने की प्रस्तावित दर बहुत तेज़ हो सकती है। हालाँकि, पाठ्यक्रम स्व-गति वाला है। फिर आप अपना स्वयं का अध्ययन समय सारिणी बना सकते हैं। ध्यान रखें कि आपको जितना अधिक समय की आवश्यकता होगी, आपकी ट्यूशन दरें उतनी ही अधिक होंगी (नीचे देखें)।
छात्र सहायता
Udacity अपने छात्र समर्थन के कारण अपने प्रतिस्पर्धियों से अलग खड़ा है। आपके नामांकन करने के बाद निम्नलिखित प्रकार की सहायता उपलब्ध होगी:
1. तकनीकी सलाहकार सहायता -यदि पाठ्यक्रम के बारे में आपके कोई प्रश्न हैं या कार्यों को पूरा करने में कठिनाई हो रही है, तो आप मेंटर्स की टीम (जो 24/7 उपलब्ध हैं) से तकनीकी समस्या पूछने के लिए हमेशा स्टूडेंट हब पर चैट इंटरफ़ेस का उपयोग कर सकते हैं।
आपको आम तौर पर एक घंटे के भीतर प्रतिक्रिया प्राप्त होगी, जो अन्य शिक्षण प्लेटफार्मों की तुलना में कहीं अधिक तेज़ है। इस सक्रिय सहायता से, आप निश्चिंत हो सकते हैं कि तकनीकी कठिनाइयाँ आपके सीखने में बाधा नहीं डालेंगी।
2. परियोजना समीक्षा -वेब प्रोग्रामिंग बूट कैंप की तरह, Udacity सभी छात्रों को प्रोजेक्ट समीक्षा सेवाएँ प्रदान करता है। दूसरे शब्दों में, आप पेशेवरों द्वारा अपने काम की समीक्षा कराने के लिए अनंत संख्या में अनुरोध सबमिट कर सकते हैं। कुछ ही घंटों में, आपको अपने कोड पर सर्वोत्तम अभ्यास कैसे लागू करें, इस पर संपूर्ण प्रतिक्रिया और निर्देश प्राप्त होंगे।
सबसे अच्छी बात यह है कि विशेषज्ञ समीक्षाएँ आपके प्रोजेक्ट के विशिष्ट मानदंडों को पूरा करने या किसी विशिष्ट मील के पत्थर को पूरा करने पर आधारित नहीं हैं। आप किसी भी समय एक सकारात्मक फीडबैक लूप स्थापित करके अनुरोध भेज सकते हैं जो आपके आर को परिष्कृत करने में काफी फायदेमंद हो सकता है प्रोग्रामिंग कौशल.
3. करियर सेवाएं -कई आवेदक अपनी खराब सार्वजनिक प्रोफ़ाइल के कारण नौकरी के लिए आवेदन करने में असफल हो जाते हैं। इस प्रकार, Udacity इन श्रमसाध्य गतिविधियों को पूरा करने में आपकी सहायता करेगा।
टीम यह सत्यापित करने के लिए आपके बायोडाटा, लिंक्डइन प्रोफाइल और जीथब प्रोफाइल की जांच करेगी कि वे आपकी उपलब्धियों (उदाहरण के लिए, किए गए सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण प्रोजेक्ट) और लागू क्षमताओं को सटीक रूप से दर्शाते हैं। परिणामस्वरूप, आपको अपनी चुनी हुई कंपनी में साक्षात्कार के लिए आमंत्रित किए जाने की अधिक संभावना है।
मूल्य निर्धारण
Udacity का मूल्य निर्धारण दृष्टिकोण सदस्यता-आधारित है। इस कार्यक्रम के लिए ट्यूशन शुल्क $399 प्रति माह है, लेकिन आप लागत को 15% कम करके $339 प्रति माह करने के लिए तीन महीने का बंडल खरीद सकते हैं।
इतना ही नहीं. वैयक्तिकृत या खाता-आधारित छूटों तक पहुंच प्राप्त करने के लिए आप एक खाता बना सकते हैं (जैसा मैंने नीचे अनुभाग में किया है)।
ये छूट 75 फीसदी तक पहुंच सकती है. परिणामस्वरूप, आप हर महीने कम से कम $100 या उससे कम में इस शीर्ष कार्यक्रम में नामांकन कर सकते हैं।
पक्ष - विपक्ष
फ़ायदे
- डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग डेवलपर्स की अनुभवी टीम से सीखें। उनमें से कई प्रोग्रामिंग बूट कैंप के पूर्व प्रशिक्षक हैं।
- एक प्रोग्राम जो शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है
- सरल पाठ्यक्रम
- ऐसे पाठ जो गहन और जानकारीपूर्ण हों
- अतिरिक्त महत्वपूर्ण कौशल प्राप्त करें (आर प्रोग्रामिंग के अलावा) जो आपको डेटा विज्ञान नौकरियों के लिए सफलतापूर्वक आवेदन करने में सक्षम करेगा।
- कई असाइनमेंट और वास्तविक दुनिया की परियोजनाएं छात्रों को व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने की अनुमति देती हैं।
- बूटकैंप के बराबर छात्र सहायता
नुकसान
- अन्य विकल्पों की तुलना में अधिक महंगा
- आमतौर पर, पूर्ण रूप से शुरुआती लोगों के लिए यूडेसिटी असाइनमेंट कठिन होते हैं।
2. डेटाकैम्प के आर पाठ्यक्रम
डेटाकैंप एक डेटा विज्ञान शिक्षा मंच है जो एक अपरंपरागत दृष्टिकोण अपनाता है। वीडियो सत्रों के माध्यम से छात्रों को निर्देश देने के बजाय, डेटाकैम्प अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए गेमिफाइड इंटरैक्टिव शिक्षण का उपयोग करता है आनंददायक सीखने का माहौल.
सीखने में मेरी रुचि बनाए रखने में यह विधि उत्कृष्ट है। इस प्रकार, यदि आपने कई आर प्रोग्रामिंग कक्षाएं ली हैं लेकिन जल्दी ही ऊब गए हैं, तो आप डेटाकैंप को आज़माना चाहेंगे।
अध्य्यन विषयवस्तु
आर पाठ्यक्रमों के अलावा, डेटाकैंप कई डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम प्रदान करता है, जिनमें ये शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं
- आर का एक परिचय
- सांख्यिकी का एक परिचय आर
- आर में डेटा विज़ुअलाइज़ करना
- आर में समय श्रृंखला का विश्लेषण
- आर के साथ वेब को स्क्रैप करना
- वित्त के लिए आर का संक्षिप्त परिचय
सभी पाठ्यक्रम कौशल ट्रैक द्वारा आयोजित किए जाएंगे, जिनमें आर प्रोग्रामिंग, डेटा मैनिपुलेशन और शामिल हैं विपणन विश्लेषिकी. ये कौशल ट्रैक छात्रों को सही क्रम में पाठ्यक्रम पूरा करने में सहायता करेंगे।
आप निर्देशों को पढ़ेंगे और वेब-आधारित एकीकृत विकास वातावरण का उपयोग करके कार्यों को पूरा करेंगे। यदि आप फंस जाते हैं, तो आप या तो संकेत ले सकते हैं या अनुरोध कर सकते हैं कि प्लेटफ़ॉर्म आपके लिए समाधान बताए। आप आमतौर पर प्रत्येक पाठ्यक्रम को 4-6 घंटे या उससे कम समय में पूरा कर लेंगे।
कुछ कक्षाएं पूरी करने के बाद, आप वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं पर काम करना शुरू कर सकते हैं। ये असाइनमेंट आपके ज्ञान को संश्लेषित करने और डेटा विज्ञान विशेषज्ञों द्वारा निष्पादित वास्तविक दुनिया के डेटा विज्ञान कार्यों की समझ हासिल करने में आपकी सहायता करेंगे।
मेरी टिप्पणियों के अनुसार, पाठ्यक्रम सामग्री और परियोजनाएं शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त हैं। वे आपकी क्षमताओं और आत्मविश्वास को उत्तरोत्तर विकसित करने में आपकी सहायता करेंगे। हालाँकि, पाठ्यक्रम की सामग्री विशेष रूप से गहन नहीं है, और असाइनमेंट विशेष रूप से Udacity द्वारा पेश किए गए की तुलना में मांग वाले नहीं हैं।
परिणामस्वरूप, डेटाकैम्प पूर्णतः शुरुआती लोगों को मध्यवर्ती स्तर तक गति देगा और फिर रुक जाएगा। यदि आप वास्तव में किसी विषय में महारत हासिल करना चाहते हैं, तो आपको किसी अन्य आपूर्तिकर्ता द्वारा प्रस्तावित पाठ्यक्रम में दाखिला लेना होगा।
अपनी कमियों के बावजूद, डेटाकैंप निस्संदेह सदस्यता लेने लायक है। डेटाकैंप के आकर्षक दृष्टिकोण और व्यापक पाठ्यक्रम से बिल्कुल शुरुआती लोग बहुत लाभ उठा सकते हैं।
यदि आप सभी डेटाकैंप पाठ्यक्रम पूरा कर लेते हैं, तो आपको बुनियादी सिद्धांतों में महारत हासिल हो जाएगी और आप अपनी डेटा विज्ञान यात्रा शुरू करने के लिए आश्वस्त होंगे।
मूल्य निर्धारण
उडासिटी की तरह, डेटाकैम्प ग्राहकों से मासिक शुल्क लेता है। निम्नलिखित योजनाएँ हैं जिनमें से छात्रों को एक का चयन करना होगा (वार्षिक बिल)।
- प्रीमियम - $12.42 प्रति माह से शुरू
- टीम - $25 मासिक
मानक पैकेज में प्लेटफ़ॉर्म के 300+ पाठ्यक्रमों (आर, पायथन, स्काला, और अधिक) तक असीमित पहुंच, साथ ही 80+ परियोजनाएं और टैब्लो, पावर बीआई और ओरेकल प्रशिक्षण शामिल हैं।
आर प्रोग्रामिंग सीखने में रुचि रखने वाले अधिकांश छात्रों के लिए प्रीमियम योजना पर्याप्त से अधिक है।
हालाँकि, कृपया ध्यान रखें कि डेटाकैम्प सदस्यताएँ नियमित रूप से बिक्री पर होती हैं (प्रति तिमाही कम से कम एक बार)। उस समयावधि के दौरान, प्रीमियम योजना की लागत $5 प्रति माह से कम हो सकती है।
यदि आप अभी भी इस बात को लेकर असमंजस में हैं कि डेटाकैंप आपके लिए सही है या नहीं, तो मैं प्रत्येक पाठ्यक्रम के पहले पाठ तक मुफ्त में पहुंचने के लिए एक मुफ्त खाता बनाने की सलाह देता हूं।
पक्ष - विपक्ष
फ़ायदे
- सबसे अच्छा आर प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए उपलब्ध है जो घृणा करते हैं वीडियो ट्यूटोरियल
- शुरुआती-अनुकूल, विभिन्न अनुप्रयोगों के माध्यम से बुनियादी सिद्धांतों से लेकर 190+ से अधिक आर प्रोग्रामिंग कक्षाओं के साथ व्यापक पाठ्यक्रम
- ऐसे पाठ जो आनंददायक हों
- डेटाकैंप के उच्च-गुणवत्ता वाले मोबाइल ऐप्स (आईओएस/एंड्रॉइड) के साथ जब भी और जहां भी चाहें सीखें।
- सब्सक्रिप्शन ऑल-इन-वन - आप पाइथॉन, स्काला और बिग डेटा सहित किसी भी प्लेटफ़ॉर्म के डेटा साइंस पाठ्यक्रम में नामांकन कर सकते हैं।
- प्रत्येक पाठ्यक्रम के लिए निःशुल्क प्रथम पाठ का लाभ उठाएँ।
नुकसान
- कोई भी पाठ्यक्रम उन्नत विचारों के बारे में विस्तृत विवरण नहीं देता। यदि आप आर प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करना चाहते हैं, तो आपको एक और कोर्स करना होगा।
- कुछ उन्नत पाठ्यक्रमों में, प्लेटफ़ॉर्म प्रत्येक असाइनमेंट और प्रोजेक्ट के लिए अत्यधिक मात्रा में कोड वितरित करता है। यह तकनीक कार्यों की कठिनाई को काफी हद तक कम कर देती है और छात्रों को एक प्रोग्रामर की तरह सोचने और सब कुछ शुरू से कोड करने के अवसर से वंचित कर देती है।
3. डेटाक्वेस्ट के आर पाठ्यक्रम
डेटाक्वेस्ट डेटाकैंप का मुख्य प्रतियोगी है। यह प्लेटफ़ॉर्म पिछले वाले की तरह ही इंटरैक्टिव शिक्षण तकनीक अपनाता है, जो छात्रों को एक गहन अनुभव प्रदान करता है।
परिणामस्वरूप, यदि आप पूरी तरह से शुरुआती हैं, तो डेटाक्वेस्ट के पाठ्यक्रम काफी मूल्यवान होंगे।
अध्य्यन विषयवस्तु
डेटाक्वेस्ट दिसंबर 2021 से शुरू होने वाली दर्जनों आर प्रोग्रामिंग कक्षाएं प्रदान करेगा। इन्हें कौशल मार्गों में व्यवस्थित किया गया है, जो एक तार्किक पाठ्यक्रम बनाता है जो छात्रों को आसानी से आगे बढ़ने की अनुमति देता है।
वर्तमान में, पाँच R प्रोग्रामिंग कौशल पथ उपलब्ध हैं:
- आर में डेटा विश्लेषक - इस पाठ्यक्रम में आप आर प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे और उन्हें डेटा विश्लेषण में कैसे लागू करें।
- आर के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - आप सीखेंगे कि इस कौशल पथ में आर के साथ डेटा की कल्पना कैसे करें।
- आर के साथ सांख्यिकी और संभाव्यता - यह कौशल पथ संभाव्यता और सांख्यिकी (परिकल्पना, वितरण, बायेसियन अनुमान) के बुनियादी सिद्धांतों को शामिल करता है। फिर आप सांख्यिकीय विश्लेषण करने, परिकल्पनाओं का परीक्षण करने और संभाव्यता घनत्व कार्यों में हेरफेर करने के लिए आर का उपयोग करेंगे।
- आर के साथ एपीआई और वेब स्क्रैपिंग - यह अंतिम कौशल मार्ग बताएगा कि एपीआई और वेब का उपयोग करके डेटा कैसे इकट्ठा करें और उसका विश्लेषण करें।
कुल मिलाकर, डेटाक्वेस्ट का पाठ्यक्रम डेटाकैम्प की तुलना में कम विविध है। हालाँकि, डेटाक्वेस्ट इस समय सक्रिय रूप से पाठ्यक्रम का विस्तार कर रहा है। परिणामस्वरूप, आप निकट भविष्य में आगे के पाठ्यक्रम जारी होने की आशा कर सकते हैं।
शैक्षिक अनुभव डाटाकैम्प के समान ही है। आरंभ करने के लिए, आप पाठ निर्देश पढ़ेंगे और वेब-आधारित एकीकृत विकास वातावरण का उपयोग करके कोड असाइनमेंट निष्पादित करेंगे।
इसके अतिरिक्त, मुझे पता चला कि डेटाक्वेस्ट की कक्षाएं मोटे तौर पर डेटाकैम्प जितनी ही गहन हैं, जिसका अर्थ है कि आपको उन्नत आर प्रोग्रामिंग कौशल प्राप्त करने के लिए एक और कोर्स ढूंढना होगा।
दूसरी ओर, डेटाक्वेस्ट, डेटाकैंप की तुलना में प्रशिक्षुओं को काफी कम चम्मच से भोजन देता है। आपके पास शुरू से ही हर चीज़ को कोड करने की अधिक संभावनाएँ होंगी। डेटाक्वेस्ट की मूल्य निर्धारण संरचना बुनियादी है। प्रीमियम योजनाएं $33.25 प्रति माह (वार्षिक भुगतान) या $49 प्रति माह (मासिक बिल) से शुरू होती हैं। सदस्यता लेने के बाद, आपको प्लेटफ़ॉर्म पर सभी डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों तक पहुंच प्राप्त होगी, जिसमें आर, पायथन और एसक्यूएल शामिल हैं।
मेरे अनुभव में डेटाक्वेस्ट लगभग हर महीने छूट प्रदान करता है। ये बचत 50% तक हो सकती है, जिससे मासिक सदस्यता दर $16.5 तक कम हो जाएगी।
इसके अतिरिक्त, आप कई पाठों का निःशुल्क परीक्षण करने के लिए एक खाता स्थापित कर सकते हैं।
पक्ष - विपक्ष
फ़ायदे
- अच्छी तरह से संरचित कौशल मार्ग जो पाठ्यक्रम नेविगेशन की सुविधा प्रदान करते हैं
- शुरुआती लोगों के लिए तैयार किए गए पाठ
- सकारात्मक शिक्षण अनुभव सुनिश्चित करने के लिए इंटरैक्टिव शिक्षण रणनीतियों का उपयोग करें
- बच्चों को शुरू से ही कोड करना सीखने के लिए अतिरिक्त अवसर प्रदान करें।
- ऑल-इन-वन मूल्य निर्धारण संरचना: एक बार सदस्यता लेने के बाद, आप प्लेटफ़ॉर्म के अतिरिक्त डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों तक पहुंच सकते हैं।
- निःशुल्क जानकारी के अनेक स्रोत जिन तक आप बिना किसी शुल्क के पहुंच सकते हैं
नुकसान
- पाठ्यक्रम अब "निर्माणाधीन" है, निकट भविष्य में इसमें और सामग्री जोड़ी जाएगी।
- पाठ्यक्रम उन्नत सामग्री में गहराई से नहीं उतरते।
- डेटाकैंप और इस लेख में चर्चा किए गए अधिकांश अन्य शिक्षण प्लेटफार्मों की तुलना में, डेटाक्वेस्ट के पास कोई मोबाइल एप्लिकेशन नहीं है।
4. किरिल एरेमेन्को द्वारा आर प्रोग्रामिंग
किरिल एरेमेनको के दो उडेमी पाठ्यक्रम आपको आर प्रोग्रामिंग के बुनियादी सिद्धांतों से परिचित कराएंगे और प्रदर्शित करेंगे कि सांख्यिकी और डेटा अनुसंधान में भाषा का उपयोग कैसे किया जाए।
मैंने उनकी कई कक्षाएं ली हैं और मुद्दों पर उनकी सीधी व्याख्या मुझे पसंद है। परिणामस्वरूप, मुझे आपसे उसकी अनुशंसा करने में कोई झिझक नहीं है।
4.1) आर प्रोग्रामिंग एज़™: वास्तविक अभ्यासों के साथ डेटा विज्ञान के लिए आर!
श्रृंखला का पहला पाठ्यक्रम बुनियादी बातों को कवर करेगा। पाठ्यक्रम में शामिल सामग्री का सारांश निम्नलिखित है।
- प्रोग्रामिंग के मौलिक सिद्धांत (चर, ऑपरेटर, नियंत्रण प्रवाह)
- आर प्रोग्रामिंग के बुनियादी सिद्धांत (वेक्टर, फ़ंक्शन, पैकेज)
- मैट्रिसेस: एक गहरा गोता (संचालन, विज़ुअलाइज़ेशन, आदि)
- डेटा के फ़्रेम
- GGPlot2 का उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन
- गृहकार्य के विस्तृत समाधान
वीडियो सामग्री कुल 10.5 घंटे की है। वीडियो सत्रों के अलावा, किरिल ने व्यावहारिकताओं की आपकी समझ में सहायता के लिए वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों पर आधारित विभिन्न प्रकार के अभ्यासों को शामिल किया है।
उदाहरण के लिए, आप फिल्मों के वित्तीय विवरण और बॉक्स ऑफिस डेटा की जांच करने के लिए आर प्रोग्रामिंग का उपयोग करेंगे। असाइनमेंट पूरा करने के बाद, आप वीडियो समाधान देख सकते हैं, जो आपको प्रत्येक चरण की गहराई से जानकारी देगा। परिणामस्वरूप, आपको आर में महारत हासिल करने के लिए आवश्यक सभी शिक्षण संसाधनों तक पहुंच प्राप्त होगी।
समीक्षा: / 4.6 5.0, छात्र: 221000 +
4.2) आर प्रोग्रामिंग: डेटा साइंस के लिए आर में उन्नत एनालिटिक्स
दूसरा कोर्स ज्यादातर आर में डेटा एनालिटिक्स पर केंद्रित है। इस कोर्स में शामिल प्रमुख विषय निम्नलिखित हैं।
- डेटा तैयार करना (आर में विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना सीखें)
- माध्यिका का उपयोग करके प्रतिरूपण (लापता डेटा को बदलने के लिए)
- आर की सूचियों पर एक गहरी नज़र (दिनांक-समय, आर में डेटा आयात करें, एक टाइमसीरीज़ प्लॉट बनाएं, आदि)
- फ़ंक्शंस का परिवार "लागू करें" + नेस्टिंग फ़ंक्शंस
यह पाठ्यक्रम पहले की तुलना में काफी छोटा है (केवल 6 घंटे लंबा) इस तथ्य के कारण कि इसमें बहुत कम विषयों को शामिल किया गया है। फिर भी, प्रशिक्षक प्रत्येक विचार को गहराई से समझेगा और आपकी समझ को बेहतर बनाने में सहायता के लिए आपको वास्तविक दुनिया के मामले का अध्ययन प्रदान करेगा।
दोनों पाठ्यक्रम, कुल मिलाकर, शुरुआती-अनुकूल हैं। यदि आप उचित मूल्य वाले आर प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम की खोज कर रहे हैं, तो मेरा मानना है कि यह श्रृंखला देखने लायक है।
समीक्षा: / 4.6 5.0, छात्रएक्सएनएक्सएक्स +
पक्ष - विपक्ष
फ़ायदे
- किसी अनुभवी डेटा वैज्ञानिक से सबक लें।
- पाठ्यक्रम जो सुव्यवस्थित हो
- अवधारणाओं को संक्षेप में समझाया गया
- पहले पाठ्यक्रम की क्विज़ और असाइनमेंट वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर आधारित हैं: परिणामस्वरूप, छात्र सीख सकते हैं कि वास्तविक दुनिया की स्थितियों में सिद्धांतों को कैसे लागू किया जाए।
- गृहकार्य के विस्तृत समाधान
- जीवन भर के लिए प्रवेश + 30 दिन की मनी-बैक गारंटी
- किफायती (बिक्री पर $20 या उससे कम)
नुकसान
- निष्क्रिय प्रश्नोत्तर मंच: कई छात्र प्रशिक्षक से सहायता प्राप्त करने में असमर्थ हैं।
- कई छात्रों के अनुसार, "उन्नत" पाठ्यक्रम विकसित करने के बावजूद, प्रशिक्षक को अभी भी उन्नत स्तर के विषयों में गहराई से उतरना बाकी है।
5. डेटा विज्ञान: आर विशेषज्ञता का उपयोग करने वाली नींव
यदि आप अधिक औपचारिक शिक्षा चाहते हैं, तो यह कौरस विशेषज्ञता जॉन हॉपकिंस विश्वविद्यालय से आपके लिए हो सकता है। आपको तीन बायोस्टैटिस्टिक्स शिक्षाविदों द्वारा आर के साथ डेटा विज्ञान उपकरणों और दृष्टिकोणों के माध्यम से निर्देशित किया जाएगा।
पाठ्यक्रम विवरण के अनुसार, इस कार्यक्रम के लिए कोई आवश्यकताएँ नहीं हैं। दूसरी ओर, छात्रों की समीक्षाएँ अलग तरह से कहती हैं।
इस कार्यक्रम में नामांकन करने से पहले, यह अनुशंसा की जाती है कि आपके पास कुछ प्रोग्रामिंग अनुभव हो।
अध्य्यन विषयवस्तु
निम्नलिखित लघु पाठ्यक्रम इस विशेषज्ञता का हिस्सा हैं:
1. डेटा साइंटिस्ट का टूलबॉक्स - प्रतिभागी सीखेंगे कि डेटा वैज्ञानिक डेटा को अंतर्दृष्टि में कैसे बदलते हैं, साथ ही Git और RStudio जैसे आवश्यक उपकरणों का उपयोग कैसे करें।
2. आर प्रोग्रामिंग - संक्षेप में, आप इस पाठ्यक्रम में आर प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे।
पहली चीज़ जो आपको करने की ज़रूरत है वह है अपना सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग वातावरण स्थापित करना। अगले पृष्ठ पर, आप फ़ंक्शन, पैकेज और सर्वोत्तम प्रथाओं सहित प्रोग्रामिंग अवधारणाओं के बारे में जानेंगे।
3. डेटा प्राप्त करना और साफ़ करना - तीसरे कोर्स के दौरान, छात्र सीखेंगे कि वेब, एपीआई और अन्य स्रोतों जैसे विभिन्न स्रोतों से जानकारी कैसे इकट्ठा करें।
तब आप यह समझ पाएंगे कि स्वच्छ और परिष्कृत डेटा डेटा एनालिटिक्स को कितना लाभ पहुंचा सकता है।
4. खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण - डेटा का विश्लेषण करने के लिए खोजपूर्ण तकनीकों को चौथे पाठ्यक्रम में शामिल किया जाएगा, जिससे जटिल सांख्यिकीय मॉडल के विकास और परिकल्पनाओं के मूल्यांकन में लाभ होगा। आर प्लॉटिंग सिस्टम और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सिद्धांत भी पेश किए जाएंगे।
5. प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य अनुसंधान - अंतिम सत्र में प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य डेटा विश्लेषण रिपोर्ट तैयार करने के लिए आवश्यक उपकरण और प्रक्रियाएं शामिल होंगी। आपको इस बात की बेहतर समझ होगी कि दोहराव समुदाय के लिए क्यों सहायक है।
सामान्य तौर पर, आप आर प्रोग्रामिंग का अध्ययन करेंगे और पेशेवर डेटा विश्लेषण कैसे करें इसकी समझ हासिल करेंगे। कार्यक्रम संपूर्ण है. आप पा सकते हैं कि आपको किसी अन्य R प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम की बिल्कुल भी आवश्यकता नहीं है।
जॉन हॉपकिंस प्रत्येक सप्ताह पाठ्यक्रमों पर आठ घंटे बिताने का सुझाव देते हैं, जिसे समाप्त होने में पांच महीने लगेंगे।
हालाँकि, क्योंकि कार्यक्रम स्व-गति वाला है, यदि आप तय करते हैं कि अनुशंसित गति बहुत तेज़ है, तो आप आवश्यकतानुसार अपने अध्ययन कार्यक्रम को बदल सकते हैं।
आप प्रोग्राम का निःशुल्क ऑडिट कर सकते हैं. वैकल्पिक रूप से, आप $49 प्रति माह पर पूरे पाठ्यक्रम में नामांकन कर सकते हैं, जिसमें ग्रेडेड असाइनमेंट और एक डिजिटल प्रमाणपत्र शामिल है।
पक्ष - विपक्ष
फ़ायदे
- एक विश्व-प्रसिद्ध विश्वविद्यालय आपको आर प्रोग्रामिंग सिखाता है
- पाठ्यक्रम जो अच्छी तरह से संरचित और संपूर्ण हो
- ऑडिटिंग सेवाएँ बिना किसी शुल्क के प्रदान की जाती हैं।
नुकसान
- शुरुआती के लिए उपयुक्त नहीं है suitable
- बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए, कार्य अत्यधिक कठिन हैं। कुछ परिस्थितियों में, उन्हें पूरा करने के लिए आपको आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण (जैसे विशेषज्ञ प्रोग्रामर वास्तविक दुनिया में करते हैं) का अध्ययन करने की आवश्यकता हो सकती है। हालाँकि मेरा मानना है कि यह तकनीक फायदेमंद है, लेकिन यह बड़ी संख्या में विद्यार्थियों को निराश करती है।
- कुछ पाठ्यक्रम सामग्रियाँ पुरानी हो चुकी हैं और परिणामस्वरूप अनुपलब्ध हैं।
6. आर विशेषज्ञता के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्डिंग
यह कौरसेरा विशेषज्ञता आपको डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और आर का उपयोग करके एक शक्तिशाली डैशबोर्ड बनाने की प्रक्रिया से गुजराएगी। कोर्स 4 की तरह, आपको जॉन हॉपकिंस विश्वविद्यालय के वरिष्ठ प्रशिक्षक से निर्देश प्राप्त होगा।
अध्य्यन विषयवस्तु
एक कैपस्टोन परियोजना और चार लघु पाठ्यक्रम इस विशेषज्ञता को बनाते हैं:
1. आर में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ शुरुआत करना - पहला कोर्स आपको आर में डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल सिखाएगा। आप बुनियादी आर सिंटैक्स, फ़ंक्शंस और डेटा फ़्रेम सहित आर प्रोग्रामिंग की अनिवार्यताओं में महारत हासिल करेंगे।
इसके बाद, आप सीखेंगे कि आर में डेटा कैसे आयात किया जाए, विभिन्न उपकरणों का उपयोग करके इसे कैसे संपादित किया जाए और सरल रिपोर्ट बनाकर पाठ्यक्रम का समापन किया जाए।
2. ggplot2 के साथ R में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - दूसरा कोर्स पूरी तरह से ggplot2 को समर्पित है। इस पैकेज का उपयोग विभिन्न तरीकों (तीसरे पक्ष के वेक्टर ग्राफिक्स संपादन सॉफ़्टवेयर सहित) का उपयोग करके डेटा को देखने और पॉलिश करने के लिए किया जाएगा।
3. आर के साथ उन्नत-डेटा विज़ुअलाइज़ेशन -तीसरा कोर्स वहीं से शुरू होगा जहां दूसरा कोर्स खत्म हुआ था। अन्य आर पैकेजों की जांच करके, आप उपलब्ध डेटा विज़ुअलाइज़ेशन संभावनाओं की बेहतर समझ प्राप्त करेंगे। बाद में पाठ्यक्रम में, आप आर में स्थानिक मानचित्र और एनिमेटेड आंकड़े विकसित करेंगे।
4. शाइनी और फ्लेक्सडैशबोर्ड के साथ आर में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रकाशित करना - अंतिम पाठ में बताया जाएगा कि डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और दर्शकों को अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करने के लिए इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाने के लिए शाइनी का उपयोग कैसे करें।
5. कैपस्टोन - यह बड़े पैमाने का प्रोजेक्ट आपको जो सीखा है उसे अभ्यास में लाने की अनुमति देगा। आप सीखेंगे कि वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करके एक मनोरम कहानी व्यक्त करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन की एक श्रृंखला बनाने के लिए आर का उपयोग कैसे करें।
इस सूची के अन्य पाठ्यक्रमों के विपरीत, यह विशेष रूप से आर का उपयोग करके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर ध्यान केंद्रित करता है। वीडियो सत्र और रीडिंग के अलावा, पाठ्यक्रम में कई परियोजनाएं और एक बड़े पैमाने पर परियोजना शामिल है जो आपको अपने नए अर्जित कौशल को इसमें डालने की अनुमति देती है। परीक्षा।
परिणामस्वरूप, यदि आपको लगता है कि इस क्षेत्र में अभी भी आपकी कमी है, तो आप इस विशेषज्ञता को आगे बढ़ाने पर विचार कर सकते हैं।
गति के संदर्भ में, आपको पाठ्यक्रम पर प्रत्येक सप्ताह पाँच घंटे बिताने की अपेक्षा करनी चाहिए, जिसे समाप्त होने में चार महीने लगेंगे। हालाँकि, यदि आप तेज़ पाठक हैं, तो मेरा मानना है कि आप इसे बहुत जल्दी पूरा कर सकते हैं।
ऐसा इसलिए है क्योंकि वीडियो पाठ्यक्रम संक्षिप्त हैं और आपका अधिकांश अध्ययन समय पढ़ने में व्यतीत होता है।
सभी छोटे पाठ्यक्रमों की ऑडिटिंग पूरी तरह से निःशुल्क है। वैकल्पिक रूप से, $49 प्रति माह के लिए, आप पूरे कार्यक्रम की सदस्यता ले सकते हैं।
पक्ष - विपक्ष
फ़ायदे
- ऐसा पाठ्यक्रम जिसका पालन करना सरल हो
- अवधारणाओं और प्रक्रियाओं की व्याख्या जो सटीक और व्यापक हैं
- क्विज़ और असाइनमेंट जो आपको आर सिंटैक्स और आकर्षक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने में शामिल चरणों में महारत हासिल करने में मदद करने के लिए अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए हैं
- छात्रों को भविष्य में स्व-शिक्षा के लिए तैयार रहना चाहिए (अर्थात, आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण को पढ़ने का तरीका बताएं)
- ऑडिटिंग सेवाएँ बिना किसी शुल्क के प्रदान की जाती हैं।
नुकसान
- विशेषज्ञता केवल कुछ संक्षिप्त वीडियो पाठ्यक्रम प्रदान करती है, जो उन लोगों के लिए अपर्याप्त हो सकता है जो पढ़कर सीखना पसंद नहीं करते हैं।
- चूँकि प्रतिलिपियाँ अव्यवस्थित हैं, इसलिए उन्हें पढ़ना कठिन है।
कौरसेरा प्लस
इस लेख में कौरसेरा विशिष्टताओं के कवरेज की व्यापकता को देखते हुए, आपको एक से अधिक कार्यक्रमों में रुचि हो सकती है। यदि ऐसा मामला है, तो मैं आपको कौरसेरा प्लस की सदस्यता लेने की दृढ़ता से सलाह देता हूं।
कौरसेरा प्लस 3000 से अधिक पाठ्यक्रमों और विशेषज्ञताओं के लिए कौरसेरा प्लेटफॉर्म तक पूर्ण पहुंच (सिर्फ ऑडिटिंग नहीं) प्रदान करेगा। फिर आप अलग-अलग कार्यक्रम सदस्यता लागत का भुगतान किए बिना, प्रत्येक कार्यक्रम में शीघ्रता से नामांकन कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, कौरसेरा प्लस सदस्यता $399 प्रति वर्ष (या औसतन $33.25 प्रति माह) से शुरू होती है, जो व्यक्तिगत सदस्यता ($39-$79) से कम महंगी है। परिणामस्वरूप, कौरसेरा प्लस पैसे का बेहतर मूल्य देता प्रतीत होता है।
यदि आप एक मेहनती छात्र हैं, तो कौरसेरा प्लस की सदस्यता लेना कोई आसान काम नहीं है।
त्वरित सम्पक:
- कौरसेरा मूल्य निर्धारण: कौरसेरा पाठ्यक्रमों की लागत कितनी है?
- कौरसेरा बनाम लिंडा| कौन सबसे अच्छा है?
- उडासिटी बनाम कौरसेरा| क्या यूडेसिटी पाठ्यक्रम कौरसेरा से बेहतर हैं?
- उडेमी बनाम ट्रीहाउस: आपके लिए कौन सा सही है?
निष्कर्ष: सर्वश्रेष्ठ आर प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम 2024
यह इस वर्ष लेने के लिए शीर्ष आर पाठ्यक्रमों और आगे बढ़ने के लिए सर्वोत्तम आर प्रमाणपत्रों की हमारी सूची को समाप्त करता है। मैं अनुशंसा करूंगा कि आप इस सूची में से चयन करके डेटा विज्ञान या शायद जैव सूचना विज्ञान में अपना पेशा अपनाएं।
अधिकांश पाठ्यक्रम उच्च श्रेणीबद्ध हैं और उन्हें किसी पूर्व शर्त की आवश्यकता नहीं है, जो आपको अपने पथ पर आगे बढ़ने के लिए प्रेरित करे। एक बार जब आप आत्मविश्वास प्राप्त कर लेते हैं और ठीक से अध्ययन कर लेते हैं, तो आप प्रमाणित होने की इच्छा कर सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए, आप आर प्रमाणपत्र देख सकते हैं।
एक बार जब आप खुद को एक आर पेशेवर के रूप में स्थापित कर लेते हैं और नौकरियों के लिए आवेदन करने के लिए तैयार हो जाते हैं, तो आप अपने सपनों की डेटा साइंस नौकरी पाने के लिए आर साक्षात्कार की तैयारी कर सकते हैं।
यदि आप किसी अतिरिक्त उच्च श्रेणी वाले पाठ्यक्रम के बारे में जानते हैं जिससे आर समुदाय को लाभ होगा, तो कृपया उन्हें नीचे टिप्पणी अनुभाग में पोस्ट करें।
