Topp 5+ bästa R-programmeringskurser 2024: Var kan jag lära mig R-programmering gratis?

Bästa R-programmeringskurser att lära sig online för 2022

R är statistisk beräkning, dataanalys och visualisering datorspråk. Även om det inte är lika populärt som Python, är språket ändå fascinerande och snabbt, vilket gör det idealiskt för att utföra komplexa jobb.

Utan tvekan används R av ett ökande antal dataanalytiker och affärsanalytiker över hela världen. Att behärska R är därför avgörande om du vill utöva ett lukrativt jobb inom datavetenskap eller maskininlärning.

R har en enkel syntax i jämförelse med andra datorspråk. Som ett resultat är självstudier inte särskilt svårt. Genom att anmäla sig till ett fåtal högkvalitativa onlinekurser, kan du snabbt behärska språket.

Detta betyder inte att du kan anmäla dig till någon slumpmässig onlinekurs. Majoriteten av onlinekurser som påstår sig lära ut programmeringsspråket R är ett system för att tjäna pengar. Det är osannolikt att du får mycket kunskap från dem.

Jag hjälper dig att lösa problemet. Den här artikeln kommer att belysa bara de bästa R-programmeringskurserna som jag har upptäckt är fördelaktiga för att utveckla dina praktiska förmågor. Du kan sedan välja den kurs som passar dina behov bäst och börja lära dig direkt.

Saker du borde veta

Förutsättningar

Det finns inga förutsättningar för de flesta R programmeringskurser. Vem som helst kan gå en kurs när som helst. Tidigare erfarenhet av andra programmeringsspråk är viktigt (Python, C++, JavaScript, etc.).

Lista över bästa R-programmeringskurser 2024

1. Programmering för datavetenskap med R

Detta Udacity Nanodegree-program är utan tvekan ett av de bästa alternativen för att lära sig R för datavetenskap.

Tillsammans med det väsentliga i R kommer du att studera SQL (för databashantering) och Git (för versionskontroll). När du är klar kommer du att ha förvärvat kritiska färdigheter som gör att du framgångsrikt kan göra en karriär inom datavetenskap.

Kursinnehåll

Det finns tre avsnitt i detta program:

1. Introduktion till SQL – Det första avsnittet ger en översikt över SQL. Du kommer att få en gedigen förståelse för principerna för detta strukturerade frågespråk, inklusive SQL-kommandon, JOINs, Aggregations och Subqueries.

Efter det kommer du att lära dig hur du använder SQL för att hantera verkliga affärsutmaningar.

2. Introduktion till R-programmering – Den andra delen går igenom R-programmeringsspråkets grundläggande principer, inklusive variabler, kontrollflöden och funktioner.

I kursens andra avsnitt får du lära dig hur du visualiserar data med hjälp av ggplot2.

3. Introduktion till versionskontroll – Det sista avsnittet kommer att visa hur man använder Git för att hantera ditt projekts versionskontroll, dela den med andra och samarbeta med andra proffs. Alla dessa förmågor är nödvändiga för både datavetare och programmerare.

Många uppgifter kommer att tilldelas i var och en av de tre kurserna, inklusive tester och ett verkligt projekt. Till exempel kommer du att använda R för att samla in, analysera och visualisera data från tre amerikanska städers cykeldelningsprogram.

Genom att genomföra dessa aktiviteter kan du omsätta det du har lärt dig i praktiken och få värdefull praktisk erfarenhet.

Enligt Udacity bör du lägga tio timmar per vecka på programmet och räkna med att det tar tre månader att genomföra.

Den föreslagna inlärningstakten kan vara för hög för vissa. Läroplanen är dock självgående. Du kan sedan skapa din egen studietidsplan. Tänk på att ju mer tid du behöver, desto högre blir din undervisning (se nedan).

Priser

Udacitys prissättning är prenumerationsbaserad. Undervisningen för detta program är $399 per månad, men du kan köpa ett tremånaderspaket för att minska kostnaden med 15% till $339 per månad.

Det är inte allt. Du kan skapa ett konto (som jag gjorde i avsnittet nedan) för att få tillgång till personliga eller kontobaserade rabatter.

Dessa rabatter kan nå upp till 75 %. Som ett resultat kan du registrera dig för detta förstklassiga program för så lite som $100 eller mindre varje månad.

2. Datacamps R-kurser

Datacamp är en utbildningsplattform för datavetenskap som har ett okonventionellt tillvägagångssätt. Istället för att instruera studenter via videosessioner använder Datacamp gamifierad interaktiv inlärning för att skapa ett mer trevlig lärmiljö.

Denna metod är enastående för att behålla mitt intresse för att lära. Så om du har gått flera R-programmeringskurser men snabbt blivit uttråkad, kanske du vill ge Datacamp ett försök.

Kursinnehåll

Förutom R-kurser erbjuder Datacamp många datavetenskapliga kurser, inklusive men inte begränsat till

• En introduktion till R
• En introduktion till statistik R
• Visualisera data i R
• Analys av tidsserier i R
• Skrapa nätet med R
• En kort introduktion till R for Finance

Alla kurser kommer att organiseras efter färdighetsspår, inklusive R-programmering, datamanipulation och Marknadsföring Analytics. Dessa färdighetsspår hjälper eleverna att slutföra kurserna i rätt ordning.

Du kommer att läsa instruktionerna och slutföra uppgifterna med hjälp av den webbaserade integrerade utvecklingsmiljön. Om du fastnar kan du antingen ta ett tips eller begära att plattformen avslöjar lösningarna för dig. Du kommer vanligtvis att slutföra varje kurs på 4-6 timmar eller mindre.

Efter att ha genomfört några klasser kan du börja arbeta med verkliga projekt. Dessa uppgifter kommer att hjälpa dig att syntetisera din kunskap och få en förståelse för verkliga datavetenskapliga uppgifter som utförs av datavetenskapsexperter.

Enligt mina observationer är kursinnehållet och projekten lämpliga för nybörjare. De kommer att hjälpa dig att successivt bygga upp dina förmågor och självförtroende. Kursinnehållet är dock inte särskilt djupgående, och uppgifterna är inte särskilt krävande, speciellt i jämförelse med dem som erbjuds av Udacity.

Som ett resultat kommer Datacamp att accelerera absoluta nybörjare till mellannivån och sedan stoppa. Om du verkligen vill behärska ett ämne måste du anmäla dig till en kurs som erbjuds av en annan leverantör.

Oavsett dess brister är Datacamp utan tvekan värt att prenumerera på. Absoluta nybörjare kan ha stor nytta av Datacamps engagerande tillvägagångssätt och omfattande läroplan.

Om du slutför alla Datacamp-kurser kommer du att bemästra grunderna och kommer att vara säker på att börja din datavetenskapsresa.

Priser

Precis som Udacity debiterar Datacamp prenumeranter en månadsavgift. Följande är planerna från vilka eleverna måste välja en (faktureras årligen).

• Premium – från 12.42 USD i månaden
• Team – $25 per månad

Standardpaketet inkluderar obegränsad tillgång till plattformens 300+ kurser (R, Python, Scala och mer), samt 80+ projekt och Tableau, Power BI och Oracle-utbildning.

Premiumplanen är mer än tillräcklig för majoriteten av studenter som är intresserade av att lära sig R-programmering.

Kom dock ihåg att Datacamp-prenumerationer regelbundet är till försäljning (minst en gång per kvartal). Under den tidsperioden kan Premium-planen kosta mindre än 5 USD per månad.

Om du fortfarande är nyfiken på om Datacamp är rätt för dig, rekommenderar jag att du skapar ett gratis konto för att få tillgång till den första lektionen av varje kurs gratis.

3. Dataquests R-kurser

Dataquest är Datacamps främsta konkurrent. Plattformen använder samma interaktiva inlärningsteknik som den tidigare, vilket ger eleverna en uppslukande upplevelse.

Som ett resultat, om du är helt nybörjare, kommer Dataquests kurser att vara ganska värdefulla.

Kursinnehåll

Dataquest kommer att tillhandahålla dussintals R-programmeringskurser med början i december 2021. Dessa är organiserade i färdighetsrutter, som skapar en logisk läroplan som gör att eleverna enkelt kan röra sig.

För närvarande finns det fem R-programmeringsfärdigheter tillgängliga:

• Dataanalytiker i R – i den här kursen lär du dig grunderna i R-programmering och hur du tillämpar dem på dataanalys.
• Datavisualisering med R – Du kommer att lära dig hur du visualiserar data med R i denna färdighetsbana.
• Statistik och sannolikhet med R – Denna färdighetsväg täcker grunderna för sannolikhet och statistik (hypoteser, distributioner, Bayesiansk slutledning). Du kommer sedan att använda R för att utföra statistisk analys, testa hypoteser och manipulera sannolikhetstäthetsfunktioner.
• API:er och webbskrapning med R – Den här sista färdighetsvägen kommer att förklara hur man samlar in och analyserar data med hjälp av API:er och webben.

Dataquests läroplan är i stort sett mindre varierad än Datacamps. Dataquest utökar dock aktivt läroplanen för tillfället. Som ett resultat kan du förvänta dig att ytterligare kurser släpps inom en snar framtid.

Den pedagogiska erfarenheten är mycket lik den i Datacamp. Till att börja med kommer du att läsa textinstruktionerna och utföra kodtilldelningarna med hjälp av den webbaserade integrerade utvecklingsmiljön.

Dessutom upptäckte jag att Dataquests klasser är ungefär lika djupgående som Datacamps, vilket innebär att du måste hitta en annan kurs för att få avancerade R-programmeringskunskaper.

Dataquest, å andra sidan, skedmatar praktikanter betydligt mindre än Datacamp. Du kommer att ha fler möjligheter att koda allt från grunden. Dataquests prisstruktur är grundläggande. Premiumplaner börjar på $33.25 per månad (betalas årligen) eller $49 per månad (faktureras månadsvis). Efter att ha prenumererat har du tillgång till alla datavetenskapskurser på plattformen, inklusive de i R, Python och SQL.

Dataquest, enligt min erfarenhet, erbjuder rabatter praktiskt taget varje månad. Dessa besparingar kan vara så höga som 50 %, vilket sänker den månatliga prenumerationsgraden till $16.5.

Dessutom kan du skapa ett konto för att testa flera lektioner gratis.

4. R-programmering av Kirill Eremenko

Kirill Eremenkos två Udemy-kurser kommer att gå igenom grunderna i R-programmering och visa hur man använder språket i statistik och dataforskning.

Jag har gått flera av hans klasser och älskar hans enkla förklaringar av problem. Som ett resultat tvekar jag inte att rekommendera honom till dig.

4.1) R Programmering AZ™: R för datavetenskap med riktiga övningar!

Den första kursen i serien kommer att täcka grunderna. Nedan följer en sammanfattning av det material som tas upp i kursen.

• Grundläggande principer för programmering (variabler, operatörer, styrflöden)
• Grunderna i R-programmering (vektorer, funktioner, paket)
• Matriser: En djupdykning (operationer, visualisering, etc.)
• Dataramar
• GGPlot2s avancerade visualisering
• Detaljerade lösningar på läxor

Videoinnehållet varar totalt 10.5 timmar. Förutom videosessionerna har Kirill inkluderat en mängd olika övningar baserade på verkliga omständigheter för att hjälpa dig att förstå det praktiska.

Till exempel kommer du att använda R-programmering för att granska bokslut och kassadata från filmer. Efter att ha slutfört uppdragen kan du se videolösningarna som går igenom varje steg på djupet. Som ett resultat kommer du att ha tillgång till alla lärresurser som krävs för att bemästra R.

Kommentarer: 4.6 / 5.0, studenter: 221000+

4.2) R-programmering: Avancerad analys i R för datavetenskap

Den andra kursen fokuserar mest på dataanalys i R. Följande är huvudämnena som behandlas i denna kurs.

• Förberedelse av data (Lär dig att förbereda data för analys i R)
• Imputering med medianen (för att ersätta saknade data)
• En djup titt på R:s listor (datum-tider, importera data till R, skapa en tidsserieplot, etc.)
• Familj av funktioner "Apply" + Nesting-funktioner

Den här kursen är betydligt kortare än den första (bara 6 timmar lång) på grund av att den täcker mycket färre ämnen. Icke desto mindre kommer instruktören att fördjupa sig i varje idé och erbjuda dig fallstudier från verkliga världen för att hjälpa dig att förbättra din förståelse.

Båda kurserna är på det hela taget nybörjarvänliga. Om du letar efter en prisvärd R-programmeringskurs tror jag att den här serien är värd att ta en titt på.

Kommentarer: 4.6 / 5.0, Studenter: 53000 +

5. Data Science: Foundations Using R Specialization

Om du söker mer formell utbildning, detta Coursera specialisering från John Hopkins University kan vara något för dig. Du kommer att guidas genom datavetenskapliga verktyg och tillvägagångssätt med R av tre biostatistikakademiker.

Enligt kursbeskrivningen finns inga krav på detta program. Studentrecensioner säger däremot annorlunda.

Innan du registrerar dig för detta program rekommenderas det att du har viss programmeringserfarenhet.

Kursinnehåll

Följande mindre kurser ingår i denna inriktning:

1. Dataforskarens verktygslåda – Deltagarna kommer att lära sig hur datavetare omvandlar data till insikter, samt hur man använder viktiga verktyg, som Git och RStudio.

2. R Programmering – I huvudsak kommer du att lära dig grunderna i R-programmering i den här kursen.

Det första du behöver göra är att ställa in din statistiska programmeringsmiljö. På nästa sida kommer du att lära dig om programmeringskoncept, inklusive funktioner, paket och bästa praxis.

3. Hämta och rengöra data - Under den tredje kursen kommer studenterna att lära sig hur man samlar in information från olika källor, såsom webben, API:er och andra källor.

Du kommer då att kunna förstå hur ren och polerad data kan gynna dataanalys.

4. Utforskande dataanalys - Undersökande tekniker för att analysera data kommer att behandlas i den fjärde kursen, vilket kommer att gynna utvecklingen av komplexa statistiska modeller och utvärderingen av hypoteser. R plottningssystem och principer för datavisualisering kommer också att introduceras.

5. Reproducerbar forskning - Den sista sessionen kommer att täcka de verktyg och procedurer som krävs för att generera reproducerbara dataanalysrapporter. Du kommer att få en bättre förståelse för varför repeterbarhet är till hjälp för samhället.

Generellt kommer du att studera R-programmering och få en förståelse för hur man utför professionell dataanalys. Programmet är genomarbetat. Du kanske upptäcker att du inte alls behöver en annan R-programmeringskurs.

John Hopkins föreslår att du lägger åtta timmar varje vecka på kurserna, som kommer att ta fem månader att slutföra.

Men eftersom programmet är i egen takt kan du ändra ditt studieschema efter behov om du bestämmer dig för att det rekommenderade tempot är för högt.

Du kan göra en gratis granskning av programmet. Alternativt kan du anmäla dig till en hel kurs för $49 per månad, som inkluderar betygsatta uppgifter och ett digitalt certifikat.

6. Datavisualisering & Dashboarding med R Specialisering

Denna Coursera-specialisering kommer att leda dig genom processen att visualisera data och bygga en kraftfull instrumentpanel med R. Precis som med kurs 4 kommer du att få instruktioner från en seniorinstruktör från John Hopkins University.

Kursinnehåll

Ett huvudprojekt och fyra mindre kurser utgör denna specialisering:

1. Komma igång med datavisualisering i R – Den första kursen kommer att lära dig de grundläggande färdigheter som krävs för att visualisera data i R. Du kommer att bemästra det väsentliga i R-programmering, inklusive grundläggande R-syntax, funktioner och dataramar.

Efter det kommer du att lära dig hur du importerar data till R, redigerar den med en mängd olika verktyg och avslutar kursen med att göra enkla rapporter.

2. Datavisualisering i R med ggplot2 – Den andra kursen är helt tillägnad ggplot2. Det här paketet kommer att användas för att visa och polera data med en mängd olika metoder (inklusive ett redigeringsprogram för vektorgrafik från tredje part.)

3. Avancerad datavisualisering med R –Den tredje kursen tar vid där den andra kursen slutade. Genom att undersöka andra R-paket får du en bättre förståelse för de tillgängliga datavisualiseringsmöjligheterna. Senare i kursen kommer du att utveckla rumsliga kartor i R och animerade figurer.

4. Publicera datavisualisering i R med Shiny och FlexDashboard – Den sista lektionen kommer att behandla hur man använder Shiny för att visualisera data och konstruera interaktiva instrumentpaneler för att hjälpa publiken att få insikter.

5. Capstone – Det här storskaliga projektet låter dig omsätta det du har lärt dig i praktiken. Du kommer att lära dig hur du använder R för att konstruera en rad visualiseringar för att förmedla en fängslande historia med hjälp av verklig data.

I motsats till de andra kurserna på den här listan, koncentrerar den här sig uteslutande på datavisualisering med R. Förutom videosessioner och läsningar innehåller läroplanen flera projekt och ett storskaligt projekt som låter dig sätta dina nyförvärvade färdigheter till testa.

Som ett resultat, om du känner att du fortfarande saknar det här området, kanske du vill överväga att utöva denna expertis.

Rent tempomässigt bör du räkna med att lägga fem timmar varje vecka på kursen, som kommer att ta fyra månader att avsluta. Men om du är en snabbläsare tror jag att du kan slutföra den mycket tidigare.

Detta beror på att videokurserna är korta och det mesta av din studietid går åt till läsningarna.

Revision av alla mindre kurser är helt gratis. Alternativt, för $49 per månad, kan du prenumerera på hela programmet.

coursera plus

Med tanke på bredden av den här artikelns täckning av Coursera-specialiteter kan du vara intresserad av mer än ett program. Om så är fallet rekommenderar jag starkt att du prenumererar på Coursera Plus.

coursera plus kommer att ge fullständig åtkomst (inte bara revision) till Coursera-plattformen för mer än 3000 kurser och specialiseringar. Du kan sedan snabbt registrera dig för varje program utan att behöva betala separata programmedlemskostnader.

Dessutom börjar Coursera Plus-medlemskap på $399 per år (eller $33.25 per månad i genomsnitt), vilket är billigare än individuella prenumerationer ($39-$79). Som ett resultat verkar Coursera Plus ge bättre valuta för pengarna.

Om du är en flitig student är det enkelt att prenumerera på Coursera Plus.

Snabblänkar:

• Coursera-prissättning: Hur mycket kostar Coursera-kurser?
• Coursera vs Lynda| Vilken är bäst?
• Udacity vs Coursera| Är Udacity-kurser bättre än Coursera?
• Udemy vs Treehouse: Vilken är rätt för dig? 

Slutsats: Bästa R-programmeringskurser 2024

Det avslutar vår lista över de bästa R-kurserna att ta i år och de bästa R-certifieringarna att genomföra. Jag skulle rekommendera att du ägnar dig åt ett yrke inom datavetenskap eller kanske bioinformatik genom att välja från den här listan.

Majoriteten av kurserna är högt betygsatta och kräver inga förkunskaper, vilket borde inspirera dig att gå din väg. När du har fått självförtroende och studerat ordentligt kanske du vill bli certifierad. För mer information kan du kolla in R-certifikat.

När du har etablerat dig som en R-proffs och är redo att söka jobb, kan du förbereda dig för en R-intervju för att få ditt drömjobb inom datavetenskap.

Om du känner till några ytterligare högt rankade kurser som skulle gynna R-gemenskapen, vänligen posta dem i kommentarsfältet nedan.