หลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุด 5 อันดับแรกในปี 2024: ฉันจะเรียนรู้การเขียนโปรแกรม R ฟรีได้ที่ไหน

หลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ออนไลน์ในปี 2022

R คือการคำนวณทางสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการแสดงภาพ ภาษาคอมพิวเตอร์. แม้ว่าภาษาดังกล่าวจะไม่ได้รับความนิยมเท่ากับ Python แต่ภาษานี้ก็มีความน่าสนใจและรวดเร็ว ทำให้เหมาะสำหรับการทำงานที่ซับซ้อนให้สำเร็จ

ไม่ต้องสงสัยเลยว่า R ถูกใช้โดยนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจจำนวนมากขึ้นทั่วโลก ดังนั้นการเรียนรู้ R จึงเป็นสิ่งสำคัญหากคุณต้องการทำงานที่มีกำไรในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ เรียนรู้เครื่อง.

R มีไวยากรณ์ง่ายๆ เมื่อเปรียบเทียบกับภาษาคอมพิวเตอร์อื่นๆ ส่งผลให้การศึกษาด้วยตนเองไม่ใช่เรื่องยากนัก โดยการลงทะเบียนเพียงไม่กี่ หลักสูตรออนไลน์คุณภาพสูงคุณสามารถเชี่ยวชาญภาษาได้อย่างรวดเร็ว

นี่ไม่ได้หมายความว่าคุณสามารถลงทะเบียนเรียนหลักสูตรออนไลน์แบบสุ่มใดๆ ได้ หลักสูตรออนไลน์ส่วนใหญ่ที่อ้างว่าสอนภาษาโปรแกรม R นั้นเป็นโครงการสร้างรายได้ คุณไม่น่าจะได้รับความรู้มากมายจากพวกเขา

ฉันจะช่วยคุณในการแก้ไขปัญหา บทความนี้จะเน้นเฉพาะหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุดที่ฉันค้นพบว่ามีประโยชน์ในการพัฒนาความสามารถในการปฏิบัติของคุณ จากนั้นคุณสามารถเลือกหลักสูตรที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณมากที่สุดและเริ่มเรียนได้ทันที

สิ่งที่คุณควรรู้

เบื้องต้น

ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับ R ส่วนใหญ่ หลักสูตรการเขียนโปรแกรม. ทุกคนสามารถเรียนหลักสูตรได้ตลอดเวลา ประสบการณ์ก่อนหน้านี้กับภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นถือเป็นสิ่งสำคัญ (Python, C++, JavaScript ฯลฯ)

รายชื่อหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุดปี 2024

1. การเขียนโปรแกรมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย R

โปรแกรม Udacity Nanodegree นี้เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ R อย่างไม่ต้องสงสัย วิทยาศาสตร์ข้อมูล.

นอกจากสิ่งที่จำเป็นของ R แล้ว คุณจะได้ศึกษา SQL (สำหรับการจัดการฐานข้อมูล) และ Git (สำหรับการควบคุมเวอร์ชัน) เมื่อสำเร็จการศึกษา คุณจะได้รับทักษะที่สำคัญซึ่งจะช่วยให้คุณประสบความสำเร็จในการประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เนื้อหาหลักสูตร

มีสามส่วนในโปรแกรมนี้:

1. บทนำสู่SQL – ส่วนแรกจะให้ภาพรวมของ SQL คุณจะได้รับความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับหลักการของภาษาคิวรีที่มีโครงสร้างนี้ รวมถึงคำสั่ง SQL, JOIN, Aggregations และ Subqueries

หลังจากนั้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ SQL เพื่อจัดการกับความท้าทายทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง

2. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม R – ส่วนที่สองจะอธิบายหลักการพื้นฐานของภาษาการเขียนโปรแกรม R รวมถึงตัวแปร โฟลว์การควบคุม และฟังก์ชัน

ในส่วนที่สองของหลักสูตร คุณจะได้เรียนรู้วิธีการแสดงภาพข้อมูลโดยใช้ ggplot2

3. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการควบคุมเวอร์ชัน – ส่วนสุดท้ายจะสาธิตวิธีใช้ Git เพื่อจัดการการควบคุมเวอร์ชันของโปรเจ็กต์ของคุณ แชร์กับผู้อื่น และร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ความสามารถทั้งหมดนี้จำเป็นสำหรับทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและโปรแกรมเมอร์

มีการมอบหมายงานจำนวนมากในแต่ละหลักสูตรจากทั้งหมด XNUMX หลักสูตร รวมถึงการทดสอบและโครงงานในโลกแห่งความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น คุณจะใช้ R เพื่อรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงภาพข้อมูลจากโปรแกรมแบ่งปันจักรยานของสามเมืองในสหรัฐฯ

การทำกิจกรรมเหล่านี้ให้เสร็จสิ้นจะทำให้คุณสามารถนำสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปปฏิบัติและได้รับประสบการณ์ตรงอันมีค่า

ตามข้อมูลของ Udacity คุณควรใช้เวลาสิบชั่วโมงต่อสัปดาห์ในโปรแกรมและคาดว่าจะใช้เวลาสามเดือนจึงจะเสร็จสมบูรณ์

อัตราการเรียนรู้ที่เสนออาจเร็วเกินไปสำหรับบางคน อย่างไรก็ตามหลักสูตรเป็นแบบกำหนดทิศทางด้วยตนเอง จากนั้นคุณสามารถสร้างตารางเรียนของคุณเองได้ โปรดทราบว่ายิ่งคุณต้องการเวลามากเท่าไร ค่าเล่าเรียนของคุณก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น (ดูด้านล่าง)

ราคา

แนวทางการกำหนดราคาของ Udacity เป็นแบบสมัครสมาชิก ค่าเล่าเรียนสำหรับโปรแกรมนี้คือ $399 ต่อเดือน แต่คุณสามารถซื้อชุดรวมสามเดือนเพื่อลดต้นทุนลง 15% เหลือ $339 ต่อเดือน

นั่นไม่ใช่ทั้งหมด คุณสามารถสร้างบัญชี (เหมือนที่ฉันทำในส่วนด้านล่าง) เพื่อเข้าถึงส่วนลดส่วนบุคคลหรือตามบัญชี

ส่วนลดเหล่านี้อาจสูงถึง 75% ด้วยเหตุนี้ คุณสามารถลงทะเบียนในโปรแกรมชั้นยอดนี้ได้ในราคาเพียง $100 หรือน้อยกว่าทุกเดือน

2. หลักสูตร R ของ Datacamp

Datacamp เป็นแพลตฟอร์มการศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้แนวทางที่แปลกใหม่ แทนที่จะสอนนักเรียนผ่านวิดีโอ Datacamp ใช้การเรียนรู้เชิงโต้ตอบแบบเกมเพื่อสร้างสรรค์สิ่งต่างๆ มากขึ้น สภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่สนุกสนาน.

วิธีนี้โดดเด่นในการรักษาความสนใจในการเรียนรู้ของฉัน ดังนั้น หากคุณเรียนการเขียนโปรแกรม R มาหลายคลาสแต่เริ่มเบื่ออย่างรวดเร็ว คุณอาจต้องการลองใช้ Datacamp ดู

เนื้อหาหลักสูตร

นอกจากหลักสูตร R แล้ว Datacamp ยังมีหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลอีกมากมาย ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง

• บทนำสู่ R
• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติอาร์
• การแสดงข้อมูลใน R
• การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน R
• ขูดเว็บด้วย R
• บทนำโดยย่อเกี่ยวกับ R สำหรับการเงิน

หลักสูตรทั้งหมดจะจัดตามสายทักษะ รวมถึงการเขียนโปรแกรม R การจัดการข้อมูล และ การวิเคราะห์การตลาด. ทักษะเหล่านี้จะช่วยให้นักเรียนเรียนจบหลักสูตรตามลำดับที่ถูกต้อง

คุณจะอ่านคำแนะนำและทำงานให้เสร็จสิ้นโดยใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวมบนเว็บ หากคุณติดขัด คุณสามารถบอกใบ้หรือขอให้แพลตฟอร์มเปิดเผยวิธีแก้ปัญหาให้กับคุณได้ โดยทั่วไปคุณจะเรียนจบแต่ละหลักสูตรภายใน 4-6 ชั่วโมงหรือน้อยกว่านั้น

หลังจากเรียนจบสองสามชั้นเรียนแล้ว คุณก็สามารถเริ่มทำงานในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริงได้ งานที่ได้รับมอบหมายเหล่านี้จะช่วยคุณในการสังเคราะห์ความรู้ของคุณและทำความเข้าใจงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่ดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

จากการสังเกตของฉัน เนื้อหาหลักสูตรและโครงงานเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น พวกเขาจะช่วยคุณในการพัฒนาความสามารถและความมั่นใจของคุณอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม เนื้อหาของหลักสูตรไม่ได้เจาะลึกเป็นพิเศษ และการมอบหมายงานก็ไม่ได้มีความต้องการมากนัก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับที่ Udacity เสนอ

เป็นผลให้ Datacamp จะเร่งผู้เริ่มต้นที่แท้จริงไปที่ระดับกลางแล้วหยุด หากคุณต้องการเชี่ยวชาญวิชาใดวิชาหนึ่งจริงๆ คุณจะต้องลงทะเบียนในหลักสูตรที่นำเสนอโดยซัพพลายเออร์รายอื่น

ไม่ว่าข้อบกพร่องจะเป็นอย่างไร Datacamp ก็คุ้มค่าที่จะสมัครเป็นสมาชิกอย่างแน่นอน ผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริงจะได้รับประโยชน์อย่างมากจากแนวทางที่น่าดึงดูดและหลักสูตรที่ครอบคลุมของ Datacamp

หากคุณจบหลักสูตร Datacamp ทั้งหมด คุณจะเชี่ยวชาญพื้นฐานและมั่นใจในการเริ่มต้นการเดินทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ราคา

เช่นเดียวกับ Udacity Datacamp จะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมรายเดือนจากสมาชิก ต่อไปนี้เป็นแผนที่นักเรียนจะต้องเลือกแผนหนึ่งแผน (เรียกเก็บเงินเป็นรายปี)

• พรีเมียม – เริ่มต้นที่ $12.42 ต่อเดือน
• ทีม – $25 ต่อเดือน

แพ็คเกจมาตรฐานประกอบด้วยการเข้าถึงหลักสูตรกว่า 300 หลักสูตรของแพลตฟอร์ม (R, Python, Scala และอื่นๆ) อย่างไม่จำกัด รวมถึงโครงการกว่า 80 โครงการและการฝึกอบรม Tableau, Power BI และ Oracle

แผนระดับพรีเมียมมีเพียงพอสำหรับนักเรียนส่วนใหญ่ที่สนใจเรียนรู้การเขียนโปรแกรม R

อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่าการสมัครสมาชิก Datacamp นั้นลดราคาเป็นประจำ (อย่างน้อยหนึ่งครั้งต่อไตรมาส) ในช่วงเวลาดังกล่าว แผนพรีเมียมอาจมีราคาน้อยกว่า 5 ดอลลาร์ต่อเดือน

หากคุณยังคงไม่แน่ใจว่า Datacamp เหมาะกับคุณหรือไม่ ฉันขอแนะนำให้สร้างบัญชีฟรีเพื่อเข้าถึงบทเรียนแรกของแต่ละหลักสูตรได้ฟรี

3. หลักสูตร R ของ Dataquest

Dataquest เป็นคู่แข่งหลักของ Datacamp แพลตฟอร์มดังกล่าวใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงโต้ตอบแบบเดียวกับครั้งก่อน ซึ่งทำให้นักเรียนได้รับประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ

ดังนั้น หากคุณเป็นมือใหม่ หลักสูตรของ Dataquest จะค่อนข้างมีคุณค่า

เนื้อหาหลักสูตร

Dataquest จะจัดให้มีชั้นเรียนการเขียนโปรแกรม R หลายสิบชั้นเรียนเริ่มในเดือนธันวาคม 2021 ชั้นเรียนเหล่านี้จัดเป็นเส้นทางทักษะ ซึ่งสร้างหลักสูตรเชิงตรรกะที่ช่วยให้นักเรียนเคลื่อนไหวได้อย่างง่ายดาย

ปัจจุบัน มีเส้นทางทักษะการเขียนโปรแกรม R ห้าเส้นทาง:

• นักวิเคราะห์ข้อมูลใน R – ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R และวิธีนำไปใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูล
• การแสดงข้อมูลด้วย R – คุณจะได้เรียนรู้วิธีการแสดงภาพข้อมูลด้วย R ในเส้นทางทักษะนี้
• สถิติและความน่าจะเป็นด้วย R – เส้นทางทักษะนี้ครอบคลุมพื้นฐานของความน่าจะเป็นและสถิติ (สมมติฐาน การแจกแจง การอนุมานแบบเบย์) จากนั้นคุณจะใช้ R เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติ ทดสอบสมมติฐาน และจัดการฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น
• API และการขูดเว็บด้วย R – Pathways ทักษะสุดท้ายนี้จะอธิบายวิธีรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ API และเว็บ

โดยทั่วไปแล้ว หลักสูตรของ Dataquest มีความหลากหลายน้อยกว่าของ Datacamp อย่างไรก็ตาม Dataquest กำลังขยายหลักสูตรอย่างต่อเนื่องในขณะนี้ ด้วยเหตุนี้คุณจึงอาจคาดหวังว่าจะมีการเปิดหลักสูตรเพิ่มเติมในอนาคตอันใกล้นี้

ประสบการณ์ด้านการศึกษาคล้ายคลึงกับ Datacamp มาก ในการเริ่มต้น คุณจะต้องอ่านคำแนะนำแบบข้อความและดำเนินการกำหนดโค้ดโดยใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวมบนเว็บ

นอกจากนี้ ฉันค้นพบว่าคลาสของ Dataquest มีข้อมูลเชิงลึกพอๆ กับ Datacamp ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องค้นหาหลักสูตรอื่นเพื่อรับทักษะการเขียนโปรแกรม R ขั้นสูง

ในทางกลับกัน Dataquest ป้อนอาหารให้กับผู้เข้ารับการฝึกอบรมน้อยกว่า Datacamp อย่างมาก คุณจะมีโอกาสมากขึ้นในการเขียนโค้ดทุกอย่างตั้งแต่ต้นจนจบ โครงสร้างราคาของ Dataquest เป็นพื้นฐาน แผนพรีเมียมเริ่มต้นที่ $33.25 ต่อเดือน (ชำระเป็นรายปี) หรือ $49 ต่อเดือน (เรียกเก็บเงินเป็นรายเดือน) หลังจากสมัครสมาชิก คุณจะสามารถเข้าถึงหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดบนแพลตฟอร์ม รวมถึงหลักสูตร R, Python และ SQL

จากประสบการณ์ของผม Dataquest เสนอส่วนลดแทบทุกเดือน การประหยัดเหล่านี้อาจสูงถึง 50% ทำให้อัตราการสมัครสมาชิกรายเดือนลดลงเหลือ $16.5

นอกจากนี้คุณยังสามารถสร้างบัญชีเพื่อทดสอบบทเรียนต่างๆ ได้ฟรี

4. การเขียนโปรแกรม R โดย Kirill Eremenko

หลักสูตร Udemy สองหลักสูตรของ Kirill Eremenko จะแนะนำคุณเกี่ยวกับพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R และสาธิตวิธีใช้ภาษาในสถิติและการวิจัยข้อมูล

ฉันเคยเรียนหลายชั้นเรียนของเขาและชอบการอธิบายปัญหาที่ตรงไปตรงมาของเขา ด้วยเหตุนี้ ฉันไม่ลังเลเลยที่จะแนะนำเขาให้คุณ

4.1) การเขียนโปรแกรม R AZ™: R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลพร้อมแบบฝึกหัดจริง!

หลักสูตรแรกของชุดนี้จะครอบคลุมพื้นฐาน ต่อไปนี้เป็นเนื้อหาสรุปของเนื้อหาที่ครอบคลุมในหลักสูตร

• หลักการพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม (ตัวแปร ตัวดำเนินการ โฟลว์ควบคุม)
• พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R (เวกเตอร์ ฟังก์ชัน แพ็คเกจ)
• เมทริกซ์: เจาะลึก (ปฏิบัติการ การแสดงภาพ ฯลฯ)
• เฟรมของข้อมูล
• การแสดงภาพขั้นสูงของ GGPlot2
• โซลูชั่นโดยละเอียดสำหรับการบ้าน

เนื้อหาวิดีโอมีความยาวรวม 10.5 ชั่วโมง นอกเหนือจากเซสชันวิดีโอแล้ว คิริลล์ยังได้รวมแบบฝึกหัดที่หลากหลายตามสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างเช่น คุณจะใช้โปรแกรม R เพื่อตรวจสอบงบการเงินและข้อมูลบ็อกซ์ออฟฟิศจากภาพยนตร์ หลังจากเสร็จสิ้นการมอบหมายงานแล้ว คุณสามารถดูโซลูชันวิดีโอซึ่งจะแนะนำคุณผ่านแต่ละขั้นตอนในเชิงลึก ด้วยเหตุนี้ คุณจะสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ R

วิจารณ์: 4.6 / 5.0, นักเรียน: 221000 +

4.2) การเขียนโปรแกรม R: การวิเคราะห์ขั้นสูงใน R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลักสูตรที่สองมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลใน R เป็นส่วนใหญ่ ต่อไปนี้เป็นหัวข้อหลักที่กล่าวถึงในหลักสูตรนี้

• การเตรียมข้อมูล (เรียนรู้การเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ใน R)
• การใส่ร้ายโดยใช้ค่ามัธยฐาน (เพื่อแทนที่ข้อมูลที่หายไป)
• เจาะลึกรายการของ R (วันที่-เวลา นำเข้าข้อมูลลงใน R สร้างพล็อตอนุกรมเวลา ฯลฯ)
• ตระกูลของฟังก์ชัน “นำไปใช้” + ฟังก์ชันการซ้อน

หลักสูตรนี้สั้นกว่าหลักสูตรแรกอย่างมาก (ความยาวเพียง 6 ชั่วโมง) เนื่องจากครอบคลุมหัวข้อน้อยกว่ามาก อย่างไรก็ตาม ผู้สอนจะเจาะลึกแต่ละแนวคิดและเสนอกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อช่วยปรับปรุงความเข้าใจของคุณ

โดยรวมแล้วทั้งสองหลักสูตรเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น หากคุณกำลังมองหาหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่มีราคาสมเหตุสมผล ฉันเชื่อว่าซีรีส์นี้คุ้มค่าที่จะดู

วิจารณ์: 4.6 / 5.0, นักเรียน: 53000 +

5. วิทยาศาสตร์ข้อมูล: รากฐานที่ใช้ความเชี่ยวชาญด้าน R

หากคุณกำลังมองหาการศึกษาอย่างเป็นทางการมากกว่านี้ ความเชี่ยวชาญของ Coursera จากมหาวิทยาลัย John Hopkins อาจเหมาะกับคุณ คุณจะได้รับคำแนะนำผ่านเครื่องมือและวิธีการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับ R โดยนักวิชาการชีวสถิติสามคน

ตามคำอธิบายหลักสูตร ไม่มีข้อกำหนดสำหรับโปรแกรมนี้ ในทางกลับกัน ความคิดเห็นของนักเรียนกลับพูดแตกต่างออกไป

ก่อนที่จะลงทะเบียนในโปรแกรมนี้ ขอแนะนำให้คุณมีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรมมาบ้างแล้ว

เนื้อหาหลักสูตร

หลักสูตรรองต่อไปนี้เป็นส่วนหนึ่งของความเชี่ยวชาญนี้:

1. กล่องเครื่องมือของ Data Scientist – ผู้เข้าร่วมจะได้เรียนรู้ว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกได้อย่างไร รวมถึงวิธีใช้เครื่องมือที่จำเป็น เช่น Git และ RStudio

2. การเขียนโปรแกรมอาร์ – โดยพื้นฐานแล้ว คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R ในหลักสูตรนี้

สิ่งแรกที่คุณต้องทำคือตั้งค่าสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมเชิงสถิติของคุณ ในหน้าถัดไป คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดการเขียนโปรแกรม รวมถึงฟังก์ชัน แพ็คเกจ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

3. การรับและทำความสะอาดข้อมูล - ในระหว่างหลักสูตรที่สาม นักเรียนจะได้เรียนรู้วิธีรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บ, API และแหล่งข้อมูลอื่นๆ

จากนั้นคุณจะสามารถเข้าใจว่าข้อมูลที่สะอาดและสวยงามจะเป็นประโยชน์ต่อการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร

4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ - เทคนิคการสำรวจเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลจะกล่าวถึงในหลักสูตรที่ XNUMX ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่ซับซ้อนและการประเมินสมมติฐาน ระบบการวางแผน R และหลักการสร้างภาพข้อมูลจะถูกนำเสนอด้วย

5. การวิจัยที่สามารถทำซ้ำได้ - เซสชั่นสุดท้ายจะครอบคลุมถึงเครื่องมือและขั้นตอนที่จำเป็นในการสร้างรายงานการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำซ้ำได้ คุณจะมีความเข้าใจที่ดีขึ้นว่าเหตุใดการทำซ้ำจึงเป็นประโยชน์ต่อชุมชน

โดยทั่วไป คุณจะได้ศึกษาการเขียนโปรแกรม R และได้รับความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ โปรแกรมมีความละเอียดถี่ถ้วน คุณอาจพบว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R อื่นเลย

จอห์น ฮอปกินส์แนะนำให้ใช้เวลาแปดชั่วโมงต่อสัปดาห์ในหลักสูตร ซึ่งจะใช้เวลาห้าเดือนจึงจะเสร็จสิ้น

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโปรแกรมเป็นแบบกำหนดจังหวะเอง คุณสามารถเปลี่ยนตารางเรียนได้ตามต้องการ หากคุณตัดสินใจว่าจังหวะที่แนะนำเร็วเกินไป

คุณสามารถตรวจสอบโปรแกรมได้ฟรี หรือคุณสามารถลงทะเบียนทั้งหลักสูตรได้ในราคา $49 ต่อเดือน ซึ่งรวมถึงงานที่ให้คะแนนและใบรับรองดิจิทัลด้วย

6. การแสดงข้อมูลและแดชบอร์ดด้วยความเชี่ยวชาญ R

ความเชี่ยวชาญพิเศษของ Coursera นี้จะนำคุณไปสู่กระบวนการแสดงข้อมูลเป็นภาพและสร้างแดชบอร์ดที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ R เช่นเดียวกับหลักสูตรที่ 4 คุณจะได้รับคำแนะนำจากอาจารย์ผู้สอนอาวุโสของมหาวิทยาลัย John Hopkins

เนื้อหาหลักสูตร

โครงการใหญ่หนึ่งโครงการและหลักสูตรย่อยสี่หลักสูตรประกอบขึ้นเป็นความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านนี้:

1. เริ่มต้นใช้งาน Data Visualization ใน R – หลักสูตรแรกจะสอนทักษะพื้นฐานที่จำเป็นในการแสดงภาพข้อมูลใน R คุณจะเชี่ยวชาญสิ่งสำคัญของการเขียนโปรแกรม R รวมถึงไวยากรณ์ R พื้นฐาน ฟังก์ชัน และกรอบข้อมูล

หลังจากนั้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าข้อมูลไปยัง R แก้ไขโดยใช้เครื่องมือที่หลากหลาย และสรุปหลักสูตรด้วยการสร้างรายงานง่ายๆ

2. การแสดงข้อมูลใน R ด้วย ggplot2 – หลักสูตรที่สองทุ่มเทให้กับ ggplot2 ทั้งหมด แพคเกจนี้จะใช้ในการดูและขัดเกลาข้อมูลโดยใช้วิธีการต่างๆ (รวมถึงซอฟต์แวร์แก้ไขกราฟิกเวกเตอร์ของบุคคลที่สาม)

3. การแสดงข้อมูลขั้นสูงด้วย R –หลักสูตรที่สามจะไปต่อเมื่อหลักสูตรที่สองสิ้นสุดลง เมื่อตรวจสอบแพ็กเกจ R อื่นๆ คุณจะได้รับความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความเป็นไปได้ในการแสดงภาพข้อมูลที่มีอยู่ ต่อมาในหลักสูตร คุณจะได้พัฒนาแผนที่เชิงพื้นที่ในรูปแบบ R และฟิกเกอร์แบบเคลื่อนไหว

4. การเผยแพร่การแสดงข้อมูลใน R ด้วย Shiny และ FlexDashboard – บทเรียนสุดท้ายจะครอบคลุมถึงวิธีใช้ Shiny เพื่อแสดงภาพข้อมูลและสร้างแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบเพื่อช่วยให้ผู้ชมได้รับข้อมูลเชิงลึก

5. แคปสโตน – โครงการขนาดใหญ่นี้จะช่วยให้คุณสามารถนำสิ่งที่คุณเรียนรู้ไปปฏิบัติได้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ R เพื่อสร้างภาพข้อมูลที่หลากหลายเพื่อถ่ายทอดเรื่องราวที่น่าดึงดูดใจโดยใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

ตรงกันข้ามกับหลักสูตรอื่นๆ ในรายการนี้ หลักสูตรนี้เน้นไปที่การแสดงภาพข้อมูลโดยใช้ R เท่านั้น นอกเหนือจากเซสชันวิดีโอและการอ่านแล้ว หลักสูตรยังประกอบด้วยหลายโครงการและโครงการขนาดใหญ่ที่ช่วยให้คุณสามารถนำทักษะที่ได้มาใหม่มาสู่ ทดสอบ.

ดังนั้น หากคุณรู้สึกว่าคุณยังขาดในด้านนี้ คุณอาจต้องพิจารณาดำเนินการตามความเชี่ยวชาญนี้

ในแง่ของความเร็ว คุณควรคาดหวังว่าจะใช้เวลาห้าชั่วโมงในแต่ละสัปดาห์ในหลักสูตร ซึ่งจะใช้เวลาสี่เดือนจึงจะเสร็จสิ้น อย่างไรก็ตาม หากคุณเป็นนักอ่านที่รวดเร็ว ฉันเชื่อว่าคุณอาจอ่านจบได้เร็วกว่ามาก

เนื่องจากหลักสูตรวิดีโอนั้นสั้นและใช้เวลาเรียนส่วนใหญ่ไปกับการอ่าน

การตรวจสอบหลักสูตรย่อยทั้งหมดนั้นฟรี หรืออีกทางหนึ่ง คุณสามารถสมัครสมาชิกโปรแกรมทั้งหมดได้ในราคา $49 ต่อเดือน

คอร์สร่าพลัส

เนื่องจากความครอบคลุมของบทความนี้ครอบคลุมความเชี่ยวชาญพิเศษของ Coursera คุณอาจสนใจมากกว่าหนึ่งโปรแกรม หากเป็นเช่นนั้น ฉันขอแนะนำให้คุณสมัครสมาชิก Coursera Plus

คอร์สร่าพลัส จะให้การเข้าถึงอย่างสมบูรณ์ (ไม่ใช่แค่การตรวจสอบ) ไปยังแพลตฟอร์ม Coursera สำหรับหลักสูตรและความเชี่ยวชาญเฉพาะทางมากกว่า 3000 หลักสูตร จากนั้นคุณสามารถลงทะเบียนในแต่ละโปรแกรมได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องจ่ายค่าสมาชิกโปรแกรมแยกต่างหาก

นอกจากนี้ สมาชิก Coursera Plus เริ่มต้นที่ $399 ต่อปี (หรือโดยเฉลี่ย $33.25 ต่อเดือน) ซึ่งมีราคาถูกกว่าการสมัครสมาชิกรายบุคคล ($39-$79) เป็นผลให้ Coursera Plus ดูเหมือนจะให้ความคุ้มค่าเงินที่ดีกว่า

หากคุณเป็นนักเรียนที่ขยัน การสมัคร Coursera Plus ไม่ใช่เรื่องง่าย

ลิงค์ด่วน:

• ราคา Coursera: หลักสูตร Coursera ราคาเท่าไหร่?
• กูรูร่า vs ลินดา| อันไหนดีที่สุด?
• ยูดาซิตี้ Vs Coursera| หลักสูตร Udacity ดีกว่า Coursera หรือไม่?
• Udemy กับ Treehouse: อันไหนที่เหมาะกับคุณ? 

สรุป: หลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุดปี 2024

ซึ่งเป็นการสรุปรายชื่อหลักสูตร R อันดับต้นๆ ของเราที่จะเรียนในปีนี้และการรับรอง R ที่ดีที่สุดที่ควรดำเนินการ ฉันขอแนะนำให้คุณประกอบวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือชีวสารสนเทศศาสตร์โดยเลือกจากรายการนี้

หลักสูตรส่วนใหญ่ได้รับเกรดสูงและไม่จำเป็นต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้น ซึ่งน่าจะเป็นแรงบันดาลใจให้คุณก้าวต่อไป เมื่อคุณมีความมั่นใจและศึกษามาอย่างถูกต้องแล้ว คุณอาจต้องการได้รับการรับรอง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม คุณสามารถตรวจสอบใบรับรอง R ได้

เมื่อคุณได้สร้างตัวเองในฐานะมืออาชีพด้าน R และพร้อมที่จะสมัครงานแล้ว คุณสามารถเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์ R เพื่อก้าวไปสู่งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลในฝันของคุณ

หากคุณรู้จักหลักสูตรที่ได้รับคะแนนสูงเพิ่มเติมซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อชุมชน R โปรดโพสต์ไว้ในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง