5년 최고의 R 프로그래밍 강좌 상위 2024개 이상: R 프로그래밍을 무료로 어디서 배울 수 있나요?

2022년 온라인으로 배울 수 있는 최고의 R 프로그래밍 강좌

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 시각화입니다. 컴퓨터 언어. Python만큼 대중적이지는 않지만, 그럼에도 불구하고 이 언어는 매력적이고 빠르기 때문에 복잡한 작업을 수행하는 데 이상적입니다.

의심의 여지 없이 전 세계적으로 점점 더 많은 데이터 분석가 및 비즈니스 분석가가 R을 활용하고 있습니다. 따라서 데이터 과학 분야에서 수익성 있는 직업을 추구하거나 또는 기계 학습.

R은 다른 컴퓨터 언어에 비해 간단한 구문을 가지고 있습니다. 결과적으로 자율 학습은 그리 어렵지 않습니다. 몇 가지 등록을 통해 고품질 온라인 강좌, 당신은 빨리 언어를 마스터할 수 있습니다.

이는 임의의 온라인 강좌에 등록할 수 있다는 의미는 아닙니다. R 프로그래밍 언어를 가르친다고 주장하는 대부분의 온라인 강좌는 돈벌이 계획입니다. 당신은 그들로부터 많은 지식을 얻을 가능성이 없습니다.

문제 해결에 도움을 드리겠습니다. 이 기사에서는 실무 능력을 개발하는 데 도움이 되는 최고의 R 프로그래밍 과정을 강조할 것입니다. 그런 다음 귀하의 필요에 가장 적합한 과정을 선택하고 즉시 학습을 시작할 수 있습니다.

알아야 할 사항

사전 조건

대부분의 R에는 전제 조건이 없습니다. 프로그래밍 과정. 누구나 언제든지 강좌를 수강할 수 있습니다. 다른 프로그래밍 언어(Python, C++, JavaScript 등)에 대한 사전 경험이 필수적입니다.

2024년 최고의 R 프로그래밍 강좌 목록

1. R을 이용한 데이터 과학 프로그래밍

이 Udacity Nanodegree 프로그램은 의심할 여지 없이 R을 학습하는 가장 좋은 옵션 중 하나입니다. 데이터 과학.

R의 필수 요소와 함께 SQL(데이터베이스 관리용) 및 Git(버전 제어용)을 학습합니다. 이 과정을 마치면 데이터 과학 분야에서 경력을 성공적으로 추구하는 데 필요한 중요한 기술을 습득하게 됩니다.

코스 내용

이 프로그램에는 세 가지 섹션이 있습니다.

1. SQL 소개 – 첫 번째 섹션에서는 SQL의 개요를 제공합니다. SQL 명령, JOIN, 집계 및 하위 쿼리를 포함하여 구조화된 쿼리 언어의 원리를 확실하게 이해하게 됩니다.

그런 다음 SQL을 사용하여 실제 비즈니스 과제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.

2. R 프로그래밍 소개 – 두 번째 부분에서는 변수, 제어 흐름 및 함수를 포함하여 R 프로그래밍 언어의 기본 원칙을 안내합니다.

과정의 두 번째 섹션에서는 ggplot2를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법을 배웁니다.

3. 버전 관리 소개 – 마지막 섹션에서는 Git을 사용하여 프로젝트의 버전 제어를 관리하고, 이를 다른 사람과 공유하고, 다른 전문가와 협력하는 방법을 보여줍니다. 이러한 모든 능력은 데이터 과학자와 프로그래머 모두에게 필요합니다.

테스트와 실제 프로젝트를 포함하여 세 가지 과정 각각에 다양한 과제가 할당됩니다. 예를 들어 R을 사용하여 미국 세 도시의 자전거 공유 프로그램에서 데이터를 수집, 분석 및 시각화합니다.

이러한 활동을 완료하면 배운 내용을 실제로 적용하고 귀중한 실무 경험을 얻을 수 있습니다.

Udacity에 따르면 프로그램에 주당 XNUMX시간을 투자해야 하며 완료하는 데 XNUMX개월이 걸릴 것으로 예상됩니다.

제안된 학습 속도는 일부에게는 너무 빠를 수 있습니다. 그러나 커리큘럼은 자율적으로 진행됩니다. 그런 다음 자신만의 학습 시간표를 만들 수 있습니다. 더 많은 시간이 필요할수록 수업료가 더 높아진다는 점을 명심하세요(아래 참조).

가격 정책

Udacity의 가격 접근 방식은 구독 기반입니다. 이 프로그램의 수업료는 월 $399이지만, 15개월 번들을 구매하면 월 $339로 XNUMX% 비용을 절감할 수 있습니다.

그게 다가 아닙니다. (아래 섹션에서 했던 것처럼) 계정을 만들어 개인화된 할인이나 계정 기반 할인을 받을 수 있습니다.

이러한 할인은 최대 75%에 달할 수 있습니다. 결과적으로 매달 $100 이하의 비용으로 이 최고 수준의 프로그램에 등록할 수 있습니다.

2. Datacamp의 R 과정

Datacamp는 기존의 틀에 얽매이지 않는 접근 방식을 취하는 데이터 과학 교육 플랫폼입니다. Datacamp는 비디오 세션을 통해 학생들을 가르치는 대신 게임화된 대화형 학습을 사용하여 더 많은 것을 만듭니다. 즐거운 학습 환경.

이 방법은 학습에 대한 관심을 유지하는 데 탁월합니다. 따라서 여러 R 프로그래밍 수업을 들었지만 금방 지루해지면 Datacamp를 시도해 볼 수 있습니다.

코스 내용

R 과정 외에도 Datacamp는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 데이터 과학 과정을 제공합니다.

• R 소개
• 통계 R 소개
• R에서 데이터 시각화
• R의 시계열 분석
• R로 웹 스크래핑하기
• R for Finance에 대한 간략한 소개

모든 과정은 R 프로그래밍, 데이터 조작 및 기술을 포함한 기술 트랙별로 구성됩니다. 마케팅 분석. 이러한 기술 트랙은 학생들이 올바른 순서로 과정을 완료하는 데 도움이 됩니다.

지침을 읽고 웹 기반 통합 개발 환경을 사용하여 작업을 완료하게 됩니다. 문제가 발생하면 힌트를 얻거나 플랫폼에서 솔루션을 공개하도록 요청할 수 있습니다. 일반적으로 각 과정을 4~6시간 이내에 완료하게 됩니다.

몇 가지 수업을 마친 후에는 실제 프로젝트 작업을 시작할 수 있습니다. 이러한 과제는 귀하의 지식을 종합하고 데이터 과학 전문가가 수행하는 실제 데이터 과학 작업을 이해하는 데 도움이 됩니다.

제가 관찰한 바에 따르면 강좌 내용과 프로젝트는 초보자에게 적합합니다. 그들은 귀하의 능력과 자신감을 점진적으로 구축하는 데 도움을 줄 것입니다. 그러나 코스 내용은 특별히 심층적이지 않으며 특히 Udacity에서 제공하는 것과 비교할 때 과제가 특별히 까다롭지 않습니다.

결과적으로 Datacamp는 완전 초보자를 중급 수준까지 가속화한 다음 중지합니다. 특정 과목을 실제로 마스터하고 싶다면 다른 공급업체에서 제공하는 과정에 등록해야 합니다.

단점에도 불구하고 Datacamp는 의심할 여지 없이 구독할 가치가 있습니다. 완전 초보자도 Datacamp의 매력적인 접근 방식과 포괄적인 커리큘럼을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

모든 Datacamp 과정을 완료하면 기본 사항을 숙지하게 되며 데이터 과학 여정을 자신감 있게 시작할 수 있습니다.

가격 정책

Udacity와 마찬가지로 Datacamp는 가입자에게 월별 요금을 청구합니다. 다음은 학생들이 반드시 하나를 선택해야 하는 플랜입니다(연간 청구).

• 프리미엄 – 월 $12.42부터 시작
• 팀 – 월 $25

Standard 패키지에는 플랫폼의 300개 이상의 과정(R, Python, Scala 등)은 물론 80개 이상의 프로젝트와 Tableau, Power BI 및 Oracle 교육에 대한 무제한 액세스가 포함됩니다.

프리미엄 플랜은 R 프로그래밍 학습에 관심이 있는 대다수의 학생들에게 적합합니다.

하지만 Datacamp 구독은 정기적으로 판매됩니다(최소 분기당 5회). 해당 기간 동안 프리미엄 플랜의 비용은 월 XNUMX달러 미만일 수 있습니다.

Datacamp가 자신에게 적합한지 아직도 고민 중이라면 무료 계정을 만들어 각 과정의 첫 번째 강의에 무료로 액세스하는 것이 좋습니다.

3. Dataquest의 R 코스

Dataquest는 Datacamp의 주요 경쟁자입니다. 플랫폼은 이전 플랫폼과 동일한 대화형 학습 기술을 사용하여 학생들에게 몰입형 경험을 제공합니다.

결과적으로, 완전 초보자라면 Dataquest의 강좌가 매우 유용할 것입니다.

코스 내용

Dataquest는 2021년 XNUMX월부터 수십 개의 R 프로그래밍 수업을 제공할 것입니다. 이러한 수업은 기술 경로로 구성되어 학생들이 쉽게 이동할 수 있는 논리적 커리큘럼을 만듭니다.

현재 XNUMX가지 R 프로그래밍 기술 경로를 사용할 수 있습니다.

• R의 데이터 분석가 – 이 과정에서는 R 프로그래밍의 기본 사항과 이를 데이터 분석에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.
• R을 사용한 데이터 시각화 – 이 스킬 경로에서는 R을 사용하여 데이터를 시각화하는 방법을 배우게 됩니다.
• R을 이용한 통계 및 확률 – 이 기술 경로는 확률과 통계(가설, 분포, 베이지안 추론)의 기본 사항을 다룹니다. 그런 다음 R을 활용하여 통계 분석을 수행하고, 가설을 테스트하고, 확률 밀도 함수를 조작하게 됩니다.
• R을 사용한 API 및 웹 스크래핑 – 이 마지막 기술 경로에서는 API와 웹을 사용하여 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 설명합니다.

전반적으로 Dataquest의 커리큘럼은 Datacamp의 커리큘럼보다 덜 다양합니다. 그러나 Dataquest는 현재 적극적으로 커리큘럼을 확장하고 있습니다. 결과적으로 가까운 시일 내에 추가 강좌가 출시될 것으로 예상할 수 있습니다.

교육 경험은 Datacamp의 경험과 매우 유사합니다. 시작하려면 텍스트 지침을 읽고 웹 기반 통합 개발 환경을 사용하여 코드 할당을 수행합니다.

또한 저는 Dataquest의 수업이 대략 Datacamp의 수업만큼 심층적이라는 것을 발견했습니다. 이는 고급 R 프로그래밍 기술을 얻으려면 다른 과정을 찾아야 한다는 것을 의미합니다.

반면 Dataquest는 Datacamp보다 교육생에게 숟가락으로 먹이는 양이 훨씬 적습니다. 처음부터 모든 것을 코딩할 수 있는 가능성이 더 많아집니다. Dataquest의 가격 구조는 기본입니다. 프리미엄 플랜은 월 $33.25(연간 지불) 또는 월 $49(월 청구)부터 시작됩니다. 구독하면 R, Python 및 SQL 과정을 포함하여 플랫폼의 모든 데이터 과학 과정에 액세스할 수 있습니다.

내 경험에 따르면 Dataquest는 거의 매달 할인을 제공합니다. 이러한 절감액은 최대 50%까지 가능하며 월간 구독료는 $16.5까지 낮아집니다.

또한 계정을 만들어 여러 강의를 무료로 테스트해 볼 수도 있습니다.

4. Kirill Eremenko의 R 프로그래밍

Kirill Eremenko의 두 가지 Udemy 과정은 R 프로그래밍의 기초를 안내하고 통계 및 데이터 연구에서 언어를 사용하는 방법을 보여줍니다.

나는 그의 수업을 여러 번 들었고 문제에 대한 그의 간단한 설명을 좋아합니다. 결과적으로 나는 그를 당신에게 추천하는 데 주저함이 없습니다.

4.1) R 프로그래밍 AZ™: 실제 연습을 통한 데이터 과학을 위한 R!

시리즈의 첫 번째 과정에서는 기본 사항을 다룹니다. 다음은 강좌에서 다룬 내용을 요약한 것입니다.

• 프로그래밍의 기본 원리(변수, 연산자, 제어 흐름)
• R 프로그래밍의 기초(벡터, 함수, 패키지)
• 행렬: 심층 분석(운영, 시각화 등)
• 데이터 프레임
• GGPlot2의 고급 시각화
• 숙제에 대한 자세한 솔루션

동영상 콘텐츠의 총 재생 시간은 10.5시간입니다. 비디오 세션 외에도 Kirill은 실습에 대한 이해를 돕기 위해 실제 상황을 기반으로 한 다양한 연습을 포함했습니다.

예를 들어, R 프로그래밍을 사용하여 영화의 재무제표와 흥행 데이터를 조사하게 됩니다. 과제를 완료한 후 각 단계를 자세히 안내하는 비디오 솔루션을 볼 수 있습니다. 결과적으로 R을 마스터하는 데 필요한 모든 학습 리소스에 액세스할 수 있습니다.

리뷰 : 4.6 / 5.0, 재학생: 221000+

4.2) R 프로그래밍: 데이터 과학을 위한 R의 고급 분석

두 번째 과정은 주로 R의 데이터 분석에 중점을 둡니다. 다음은 이 과정에서 다루는 주요 주제입니다.

• 데이터 준비(R에서 분석할 데이터를 준비하는 방법 알아보기)
• 중앙값을 사용한 대치(누락된 데이터 대체)
• R의 목록(날짜-시간, R로 데이터 가져오기, 시계열 플롯 생성 등)에 대한 심층 조사
• 기능군 "적용" + 중첩 기능

이 과정은 다루는 주제가 훨씬 적기 때문에 첫 번째 과정(길이 6시간)보다 훨씬 짧습니다. 그럼에도 불구하고 강사는 각 아이디어를 깊이 탐구하고 이해력을 향상시키는 데 도움이 되는 실제 사례 연구를 제공할 것입니다.

두 코스 모두 전체적으로 초보자에게 친숙합니다. 합리적인 가격의 R 프로그래밍 과정을 찾고 있다면 이 시리즈를 살펴볼 가치가 있다고 생각합니다.

리뷰 : 4.6 / 5.0, 학생들: 53000 +

5. 데이터 과학: R 전문화를 활용한 기초

좀 더 정규 교육을 받고 싶다면 이 방법을 선택하세요. Coursera 전문화 John Hopkins University 출신이 당신에게 적합할 수도 있습니다. 세 명의 생물통계학 학자가 R을 사용한 데이터 과학 도구 및 접근 방식을 안내합니다.

과정 설명에 따르면 이 프로그램에는 요구 사항이 없습니다. 반면에 학생 리뷰는 다르게 말합니다.

이 프로그램에 등록하기 전에 프로그래밍 경험이 있는 것이 좋습니다.

코스 내용

다음과 같은 부전공 과정이 이 전문화 과정의 일부입니다:

1. 데이터 과학자의 도구 상자 – 참가자는 데이터 과학자가 데이터를 통찰력으로 변환하는 방법과 Git 및 RStudio와 같은 필수 도구를 사용하는 방법을 배웁니다.

2. R 프로그래밍 – 본질적으로 이 과정에서는 R 프로그래밍의 기본을 배우게 됩니다.

가장 먼저 해야 할 일은 통계 프로그래밍 환경을 설정하는 것입니다. 다음 페이지에서는 함수, 패키지, 모범 사례를 포함한 프로그래밍 개념에 대해 알아봅니다.

3. 데이터 가져오기 및 정리 - 세 번째 과정에서 학생들은 웹, API 및 기타 소스와 같은 다양한 소스에서 정보를 수집하는 방법을 배웁니다.

그러면 깨끗하고 세련된 데이터가 데이터 분석에 어떻게 도움이 되는지 이해할 수 있을 것입니다.

4. 탐색 적 데이터 분석 - 네 번째 과정에서는 데이터 분석을 위한 탐구 기법을 다루게 되며, 이는 복잡한 통계 모델의 개발과 가설 평가에 도움이 될 것입니다. R 플로팅 시스템과 데이터 시각화 원리도 소개됩니다.

5. 재현 가능한 연구 - 마지막 세션에서는 재현 가능한 데이터 분석 보고서를 생성하는 데 필요한 도구와 절차를 다룹니다. 반복성이 왜 커뮤니티에 도움이 되는지 더 잘 이해하게 될 것입니다.

일반적으로 R 프로그래밍을 공부하고 전문적인 데이터 분석을 수행하는 방법을 이해하게 됩니다. 프로그램이 철저해요. 다른 R 프로그래밍 과정이 전혀 필요하지 않을 수도 있습니다.

존 홉킨스(John Hopkins)는 매주 XNUMX시간씩 강좌를 수강할 것을 제안하며, 이 강좌를 마치려면 XNUMX개월이 걸립니다.

그러나 프로그램은 자기 주도형이므로 권장 속도가 너무 빠르다고 판단되면 필요에 따라 학습 일정을 변경할 수 있습니다.

프로그램에 대한 무료 감사를 수행할 수 있습니다. 또는 등급별 과제와 디지털 인증서가 포함된 전체 과정을 월 $49에 등록할 수 있습니다.

6. R 전문화를 통한 데이터 시각화 및 대시보드

이 Coursera 전문 분야에서는 R을 사용하여 데이터를 시각화하고 강력한 대시보드를 구축하는 과정을 안내합니다. Course 4와 마찬가지로 John Hopkins University 수석 강사로부터 교육을 받게 됩니다.

코스 내용

하나의 관석 프로젝트와 XNUMX개의 부전공 과정이 이 전문화 과정을 구성합니다.

1. R에서 데이터 시각화 시작하기 – 첫 번째 과정에서는 R에서 데이터를 시각화하는 데 필요한 기본 기술을 가르칩니다. 기본 R 구문, 함수 및 데이터 프레임을 포함하여 R 프로그래밍의 필수 사항을 마스터하게 됩니다.

그런 다음 데이터를 R로 가져오고, 다양한 도구를 사용하여 편집하고, 간단한 보고서를 작성하여 과정을 마무리하는 방법을 배우게 됩니다.

2. ggplot2를 사용한 R의 데이터 시각화 – 두 번째 과정은 전적으로 ggplot2 전용입니다. 이 패키지는 다양한 방법(타사 벡터 그래픽 편집 소프트웨어 포함)을 사용하여 데이터를 보고 다듬는 데 사용됩니다.

3. R을 이용한 고급 데이터 시각화 – 세 번째 코스는 두 번째 코스가 끝난 지점에서 시작됩니다. 다른 R 패키지를 검토하면 사용 가능한 데이터 시각화 가능성을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 과정의 후반부에서는 R 및 애니메이션 그림으로 공간 지도를 개발하게 됩니다.

4. Shiny 및 FlexDashboard를 사용하여 R에서 데이터 시각화 게시 – 마지막 강의에서는 Shiny를 사용하여 데이터를 시각화하고 대화형 대시보드를 구성하여 청중이 통찰력을 얻는 방법을 다룹니다.

5. 관석 – 이 대규모 프로젝트를 통해 배운 내용을 실제로 적용할 수 있습니다. R을 사용하여 실제 데이터를 사용하여 매력적인 스토리를 전달하는 다양한 시각화를 구성하는 방법을 배웁니다.

이 목록의 다른 과정과 달리 이 과정은 R을 사용한 데이터 시각화에만 집중합니다. 비디오 세션 및 읽기 외에도 커리큘럼에는 새로 습득한 기술을 실제 현장에 적용할 수 있는 여러 프로젝트와 대규모 프로젝트가 포함되어 있습니다. 시험.

결과적으로, 이 분야에서 자신이 아직 부족하다고 느낀다면 이 전문 지식을 추구하는 것을 고려해 볼 수 있습니다.

속도 측면에서 볼 때, 이 코스는 매주 XNUMX시간 정도 소요되며, 완료하는 데는 XNUMX개월이 소요됩니다. 하지만, 책을 빨리 읽는 분이라면 훨씬 더 빨리 완독하실 수 있을 거라 믿습니다.

이는 비디오 강좌가 짧고 대부분의 학습 시간이 독서에 소비되기 때문입니다.

모든 부전공 과목 청강은 완전 무료입니다. 또는 월 49달러로 전체 프로그램을 구독할 수 있습니다.

코세라 플러스

Coursera 전문 분야에 대한 이 기사의 광범위한 내용을 고려하면 둘 이상의 프로그램에 관심이 있을 수 있습니다. 그렇다면 Coursera Plus에 가입하는 것이 좋습니다.

코세라 플러스 3000개 이상의 강좌 및 전문 분야에 대해 Coursera 플랫폼에 대한 완전한 액세스(감사뿐만 아니라)를 제공합니다. 그러면 별도의 프로그램 멤버십 비용을 지불할 필요 없이 각 프로그램에 빠르게 등록할 수 있습니다.

또한 Coursera Plus 멤버십은 연간 $399(또는 평균 월 $33.25)부터 시작하며 이는 개인 구독($39-$79)보다 저렴합니다. 결과적으로 Coursera Plus는 가격 대비 더 나은 가치를 제공하는 것으로 보입니다.

부지런한 학생이라면 Coursera Plus를 구독하는 것은 당연한 일입니다.

빠른 링크:

• Coursera 가격: Coursera 강좌 비용은 얼마입니까?
• 코세라 vs 린다| 어느 것이 최고입니까?
• Udacity 대 Coursera| Udacity 코스가 Coursera보다 낫나요?
• Udemy 대 Treehouse: 어느 것이 귀하에게 적합합니까? 

결론: 2024년 최고의 R 프로그래밍 강좌

이것으로 올해 수강해야 할 최고의 R 과정과 추구해야 할 최고의 R 인증 목록이 끝났습니다. 이 목록에서 선택하여 데이터 과학이나 생물정보학 분야의 직업을 추구하는 것이 좋습니다.

대부분의 과정은 높은 등급을 받았으며 전제 조건이 필요하지 않으므로 귀하의 길을 계속 나아가도록 영감을 줄 것입니다. 자신감을 얻고 제대로 공부했다면 인증을 취득하고 싶을 수도 있습니다. 자세한 내용은 R 인증서를 확인하세요.

R 전문가로 자리매김하고 일자리에 지원할 준비가 되면 꿈의 데이터 과학 직업을 얻기 위해 R 인터뷰를 준비할 수 있습니다.

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