5+ найкращих курсів програмування на R 2026: де я можу безкоштовно навчитися програмуванню на R?

Найкращі курси програмування R для навчання онлайн на 2022 рік

R — статистичні обчислення, аналіз даних та візуалізація комп'ютерна мова. Незважаючи на те, що мова не настільки популярна, як Python, ця мова є захоплюючою та швидкою, що робить її ідеальною для виконання складних завдань.

Без сумніву, R використовується все більшою кількістю аналітиків даних і бізнес-аналітиків у всьому світі. Таким чином, оволодіння R є критичним, якщо ви хочете зайнятися прибутковою роботою в галузі науки про дані або навчання за допомогою машини.

R має простий синтаксис у порівнянні з іншими мовами комп’ютера. В результаті самонавчання не дуже складне. Записавшись до кількох високоякісні онлайн-курси, ви можете швидко освоїти мову.

Це не означає, що ви можете записатися на будь-який випадковий онлайн-курс. Більшість онлайн-курсів, які викладають мову програмування R, є схемою заробітку. Ви навряд чи отримаєте від них багато знань.

Я допоможу вам у вирішенні питання. У цій статті будуть висвітлені лише найкращі курси програмування на R, які, як я виявив, можуть бути корисними для розвитку ваших практичних здібностей. Потім ви можете вибрати курс, який найкраще відповідає вашим потребам, і негайно почати навчання.

Речі, які ви повинні знати

Передумови

Немає передумов для більшості R курси програмування. Кожен може пройти курс у будь-який час. Необхідний попередній досвід роботи з іншими мовами програмування (Python, C++, JavaScript тощо).

Список найкращих курсів програмування на R 2026

1. Програмування для науки про дані з R

Ця програма Udacity Nanodegree, безсумнівно, є одним із найкращих варіантів вивчення R for наука про дані.

Поряд із основними принципами R, ви вивчатимете SQL (для керування базою даних) і Git (для контролю версій). Після завершення ви отримаєте критичні навички, які дозволять вам успішно продовжити кар’єру в галузі науки про дані.

Зміст курсу

У цій програмі є три розділи:

1. Введення в SQL – Перший розділ надає огляд SQL. Ви отримаєте чітке розуміння принципів цієї мови структурованих запитів, включаючи команди SQL, JOIN, агрегації та підзапити.

Після цього ви дізнаєтеся, як використовувати SQL для вирішення реальних бізнес-задач.

2. Введення в програмування на R – Друга частина ознайомить вас із основними принципами мови програмування R, включаючи змінні, потоки керування та функції.

У другому розділі курсу ви дізнаєтеся, як візуалізувати дані за допомогою ggplot2.

3. Вступ до контролю версій – Останній розділ продемонструє, як використовувати Git для керування контролем версій вашого проекту, надання доступу до нього іншим та співпраці з іншими професіоналами. Усі ці здібності необхідні як науковцям з даних, так і програмістам.

На кожному з трьох курсів буде призначено безліч завдань, включаючи тести та реальний проект. Наприклад, ви використовуватимете R для збору, аналізу та візуалізації даних із програм обміну велосипедами трьох міст США.

Виконання цих завдань дозволить вам застосувати те, чого ви навчилися на практиці, і отримати цінний практичний досвід.

Згідно з Udacity, ви повинні витрачати на програму десять годин на тиждень і очікувати, що для її завершення знадобиться три місяці.

Запропонована швидкість навчання для деяких може бути занадто швидкою. Проте навчальна програма є самостійною. Потім ви можете створити свій власний розклад навчання. Майте на увазі, що чим більше часу вам потрібно, тим вищими будуть ваші ставки за навчання (див. нижче).

Тарифи

Підхід до ціноутворення Udacity заснований на передплаті. Вартість навчання за цією програмою становить 399 доларів США на місяць, але ви можете придбати тримісячний пакет, щоб знизити вартість на 15% до 339 доларів США на місяць.

Це ще не все. Ви можете створити обліковий запис (як я зробив у розділі нижче), щоб отримати доступ до персоналізованих знижок або знижок на основі облікового запису.

Ці знижки можуть досягати 75%. В результаті ви можете зареєструватися на цю першокласну програму всього за 100 доларів США або менше щомісяця.

2. R курси Datacamp

Datacamp — це освітня платформа з наукових даних, яка використовує нетрадиційний підхід. Замість того, щоб навчати студентів за допомогою відеосесій, Datacamp використовує гейміфіковане інтерактивне навчання, щоб створити більше приємне середовище навчання.

Цей метод відмінно підтримує мій інтерес до навчання. Таким чином, якщо ви пройшли кілька курсів програмування на R, але швидко набридли, ви можете спробувати Datacamp.

Зміст курсу

На додаток до курсів R, Datacamp пропонує численні курси з науки про дані, зокрема, але не обмежуючись ними

• Вступ до Р
• Вступ до статистики Р
• Візуалізація даних у R
• Аналіз часових рядів у R
• Шкрябання Інтернету за допомогою R
• Короткий вступ до R for Finance

Усі курси будуть організовані за навичками, включаючи програмування на R, маніпулювання даними та Маркетингова аналітика. Ці треки навичок допоможуть студентам завершити курси в правильній послідовності.

Ви прочитаєте інструкції та виконаєте завдання за допомогою веб-інтегрованого середовища розробки. Якщо ви застрягли, ви можете прийняти підказку або попросити, щоб платформа розкрила для вас рішення. Зазвичай ви закінчуєте кожен курс за 4-6 годин або менше.

Після закінчення кількох занять ви можете почати працювати над реальними проектами. Ці завдання допоможуть вам узагальнити свої знання та отримати розуміння реальних завдань науки про дані, які виконують експерти з науки про дані.

За моїми спостереженнями, зміст курсу та проекти підходять для початківців. Вони допоможуть вам поступово розвивати свої здібності та впевненість. Однак зміст курсу не є особливо глибоким, а завдання не є особливо вимогливими, особливо в порівнянні з тими, які пропонує Udacity.

В результаті Datacamp прискорить абсолютних новачків до середнього рівня, а потім зупиниться. Якщо ви дійсно хочете опанувати предмет, вам потрібно буде записатися на курс, який пропонує інший постачальник.

Незважаючи на недоліки, на Datacamp безперечно варто підписатися. Абсолютні новачки можуть отримати значну користь від захоплюючого підходу та комплексної навчальної програми Datacamp.

Якщо ви закінчите всі курси Datacamp, ви оволодієте основами і зможете впевнено розпочати свій шлях до науки про дані.

Тарифи

Як і Udacity, Datacamp стягує з абонентів щомісячну плату. Нижче наведено плани, з яких студенти повинні вибрати один (оплачується щорічно).

• Преміум – від $12.42 на місяць
• Команда – 25 доларів на місяць

Стандартний пакет включає необмежений доступ до понад 300 курсів платформи (R, Python, Scala тощо), а також до 80+ проектів та навчання Tableau, Power BI та Oracle.

План Premium більш ніж достатній для більшості студентів, зацікавлених у навчанні програмування на R.

Але пам’ятайте, що підписки на Datacamp регулярно продаються (принаймні раз на квартал). Протягом цього періоду преміальний план може коштувати менше 5 доларів США на місяць.

Якщо ви все ще сумніваєтеся, чи підходить вам Datacamp, я рекомендую створити безкоштовний обліковий запис, щоб отримати безкоштовний доступ до першого уроку кожного курсу.

3. Курси R Dataquest

Dataquest є головним конкурентом Datacamp. Платформа використовує ту саму інтерактивну техніку навчання, що й попередня, що забезпечує студентам захоплюючий досвід.

В результаті, якщо ви зовсім новачок, курси Dataquest будуть досить цінними.

Зміст курсу

Починаючи з грудня 2021 року Dataquest надаватиме десятки курсів програмування на R. Вони організовані в маршрути навичок, які створюють логічну навчальну програму, яка дозволяє студентам легко рухатися.

Наразі існує п’ять шляхів навичок програмування R:

• Аналітик даних у R – на цьому курсі ви дізнаєтеся основ програмування на R та як застосовувати їх до аналізу даних.
• Візуалізація даних за допомогою R – Ви дізнаєтеся, як візуалізувати дані за допомогою R на цьому шляху навичок.
• Статистика і ймовірність з Р – Цей шлях навичок охоплює основи ймовірності та статистики (гіпотези, розподіли, байєсівські висновки). Потім ви будете використовувати R для виконання статистичного аналізу, перевірки гіпотез і маніпулювання функціями щільності ймовірності.
• API та веб-скрейпінгу за допомогою R – Цей останній шлях до навичок пояснює, як збирати та аналізувати дані за допомогою API та Інтернету.

Загалом, навчальна програма Dataquest менш різноманітна, ніж програма Datacamp. Проте на даний момент Dataquest активно розширює навчальну програму. В результаті ви можете очікувати випуску подальших курсів найближчим часом.

Освітній досвід дуже схожий на досвід Datacamp. Для початку ви прочитаєте текстові інструкції та виконайте призначення коду за допомогою веб-інтегрованого середовища розробки.

Крім того, я виявив, що класи Dataquest приблизно такі ж глибокі, як і Datacamp, а це означає, що вам потрібно буде знайти інший курс, щоб отримати розширені навички програмування на R.

З іншого боку, Dataquest годує стажерів значно менше, ніж Datacamp. У вас буде більше можливостей кодувати все з нуля. Структура ціноутворення Dataquest є базовою. Плани преміум-класу починаються з 33.25 доларів США на місяць (оплачується щорічно) або 49 доларів США на місяць (оплачується щомісяця). Після підписки ви матимете доступ до всіх курсів науки про дані на платформі, включаючи курси з R, Python і SQL.

З мого досвіду Dataquest пропонує знижки практично щомісяця. Ця економія може досягати 50%, в результаті чого місячна ставка підписки знизиться до 16.5 доларів США.

Крім того, ви можете створити обліковий запис для безкоштовного тестування кількох уроків.

4. R Програмування Кирила Єрьоменка

Два курси Udemy Кирила Єременка проведуть вас через основи програмування на R та продемонструють, як використовувати цю мову в статистиці та дослідженнях даних.

Я пройшов кілька його курсів і люблю його прості пояснення проблем. Тому я без вагань рекомендую його вам.

4.1) R Програмування AZ™: R для науки про дані з реальними вправами!

Перший курс серії охоплюватиме основи. Нижче наведено короткий виклад матеріалу, висвітленого в курсі.

• Основні принципи програмування (змінні, оператори, потоки керування)
• Основи програмування на R (вектори, функції, пакети)
• Матриці: глибоке занурення (операції, візуалізація тощо)
• Кадри даних
• Розширена візуалізація GGPlot2
• Детальні рішення домашнього завдання

Загальна тривалість відеоконтенту становить 10.5 годин. Окрім відеосесій, Кирило включив різноманітні вправи, засновані на реальних обставинах, щоб допомогти вам зрозуміти практичні заняття.

Наприклад, ви будете використовувати програмування на R для вивчення фінансових звітів і касових зборів з фільмів. Після виконання завдань ви можете переглянути відеорішення, які детально проведуть вас через кожен крок. В результаті ви матимете доступ до всіх навчальних ресурсів, необхідних для оволодіння R.

Відгуки: 4.6 / 5.0, Студенти: 221000 +

4.2) Програмування R: розширена аналітика в R для науки про дані

Другий курс зосереджений здебільшого на аналізі даних у R. Нижче наведено основні теми, які розглядаються в цьому курсі.

• Підготовка даних (навчіться готувати дані для аналізу в R)
• Зарахування з використанням медіани (для заміни відсутніх даних)
• Глибокий огляд списків R (дата-час, імпорт даних у R, створення графіка часових рядів тощо)
• Сімейство функцій «Застосувати» + функції вкладення

Цей курс значно коротший за перший (всього 6 годин) через те, що він охоплює набагато менше тем. Тим не менш, викладач глибоко вникне в кожну ідею та запропонує вам реальні приклади, щоб допомогти покращити ваше розуміння.

Обидва курси, загалом, розраховані на початківців. Якщо ви шукаєте курс програмування на R за розумною ціною, я вважаю, що цю серію варто подивитися.

Відгуки: 4.6 / 5.0, Студентам: 53000 +

5. Наука про дані: основи використання R спеціалізації

Якщо ви шукаєте більш формальну освіту, це Спеціалізація Coursera з Університету Джона Хопкінса, можливо, для вас. Троє вчених з біостатистики ознайомлять вас із інструментами та підходами з дослідження даних із R.

Згідно з описом курсу, вимог до цієї програми немає. З іншого боку, відгуки студентів говорять про інше.

Перш ніж зареєструватися на цій програмі, рекомендується мати певний досвід програмування.

Зміст курсу

Наступні другорядні курси є частиною цієї спеціалізації:

1. Панель інструментів Data Scientist – Учасники дізнаються, як науковці з даних перетворюють дані в інсайти, а також як використовувати основні інструменти, такі як Git і RStudio.

2. R Програмування – По суті, на цьому курсі ви дізнаєтеся основ програмування на R.

Перше, що вам потрібно зробити, це налаштувати своє середовище статистичного програмування. На наступній сторінці ви дізнаєтеся про концепції програмування, включаючи функції, пакети та найкращі методи.

3. Отримання та очищення даних - Під час третього курсу студенти навчаться збирати інформацію з різних джерел, таких як Інтернет, API та інші джерела.

Тоді ви зможете зрозуміти, як чисті та відшліфовані дані можуть бути корисними для аналізу даних.

4. Дослідний аналіз даних - Дослідницькі методи аналізу даних будуть розглянуті в четвертому курсі, що сприятиме розробці складних статистичних моделей та оцінці гіпотез. Також будуть представлені системи побудови графіків R та принципи візуалізації даних.

5. Відтворювані дослідження - На останньому занятті будуть розглянуті інструменти та процедури, необхідні для створення звітів про аналіз даних, що відтворюються. Ви краще зрозумієте, чому повторюваність корисна для спільноти.

Загалом, ви вивчатимете програмування на R і зрозумієте, як проводити професійний аналіз даних. Програма ґрунтовна. Ви можете виявити, що вам взагалі не потрібен інший курс програмування на R.

Джон Хопкінс радить щотижня витрачати на курси вісім годин, а на їх завершення знадобиться п’ять місяців.

Однак, оскільки програма є самостійною, ви можете змінити свій графік навчання за потреби, якщо ви вирішите, що рекомендований темп занадто швидкий.

Ви можете зробити безкоштовний аудит програми. Крім того, ви можете зареєструватися на весь курс за 49 доларів США на місяць, який включає оцінені завдання та цифровий сертифікат.

6. Візуалізація даних і інформаційні панелі зі спеціалізацією R

Ця спеціалізація Coursera проведе вас через процес візуалізації даних та створення потужної інформаційної панелі за допомогою R. Як і в курсі 4, ви будете отримувати інструкції від старшого викладача Університету Джона Хопкінса.

Зміст курсу

Цю спеціалізацію складають один головний проект і чотири другорядні курси:

1. Початок роботи з візуалізацією даних у R – Перший курс навчить вас основним навичкам, необхідним для візуалізації даних у R. Ви оволодієте основами програмування на R, включаючи основний синтаксис, функції та фрейми даних.

Після цього ви навчитеся імпортувати дані в R, редагувати їх за допомогою різноманітних інструментів і завершити курс створенням простих звітів.

2. Візуалізація даних у R за допомогою ggplot2 – Другий курс повністю присвячений ggplot2. Цей пакет буде використовуватися для перегляду та полірування даних за допомогою різноманітних методів (включаючи стороннє програмне забезпечення для редагування векторної графіки).

3. Розширена візуалізація даних з R – Третій курс почнеться там, де закінчився другий курс. Вивчивши інші пакети R, ви краще зрозумієте доступні можливості візуалізації даних. Пізніше під час курсу ви розробите просторові карти в R та анімовані фігури.

4. Публікація візуалізації даних у R за допомогою Shiny та FlexDashboard – В останньому уроці буде розглянуто, як використовувати Shiny для візуалізації даних та створення інтерактивних інформаційних панелей, щоб допомогти аудиторії отримати уявлення.

5. Завершальний камінь – Цей масштабний проект дозволить вам застосувати вивчене на практиці. Ви дізнаєтеся, як використовувати R для створення ряду візуалізацій, щоб передати захоплюючу історію, використовуючи дані реального світу.

На відміну від інших курсів у цьому списку, цей зосереджений виключно на візуалізації даних за допомогою R. Окрім відеосесій та читань, навчальна програма включає кілька проектів та масштабний проект, які дозволяють вам застосувати свої нещодавно набуті навички в тест.

У результаті, якщо ви відчуваєте, що вам все ще не вистачає в цій області, ви можете розглянути можливість продовжити цей досвід.

З точки зору темпу, ви повинні розраховувати щотижня витрачати п’ять годин на курс, який триватиме чотири місяці. Однак, якщо ви швидко читаєте, я вважаю, що ви можете завершити його набагато швидше.

Це тому, що відеокурси короткі, і більшість вашого навчального часу витрачається на читання.

Аудит усіх другорядних курсів абсолютно безкоштовний. Крім того, за 49 доларів на місяць ви можете підписатися на всю програму.

CourseraPlus

З огляду на широту висвітлення в цій статті спеціальностей Coursera, вас може зацікавити більше ніж одна програма. Якщо це так, я настійно раджу вам підписатися на Coursera Plus.

CourseraPlus забезпечить повний доступ (а не лише аудит) до платформи Coursera для більш ніж 3000 курсів і спеціалізацій. Тоді ви можете швидко зареєструватися в кожній програмі, не оплачуючи окремі витрати на участь у програмі.

Крім того, членство в Coursera Plus починається від 399 доларів США на рік (або в середньому 33.25 доларів США на місяць), що дешевше, ніж індивідуальні підписки (39-79 доларів США). Як наслідок, Coursera Plus, здається, забезпечує краще співвідношення ціни та якості.

Якщо ви старанний студент, підписатися на Coursera Plus буде неважко.

Швидкі посилання:

• Ціни на Coursera: скільки коштують курси Coursera?
• Coursera проти Lynda| Який з них найкращий?
• Udacity проти Coursera| Чи курси Udacity кращі за Coursera?
• Udemy проти Treehouse: який з них підходить саме вам? 

Висновок: найкращі курси програмування на R 2026 року

На цьому наш список найкращих курсів R, які потрібно пройти цього року, і найкращих сертифікатів R, які потрібно пройти, завершується. Я б рекомендував вам зайнятися професією в галузі науки про дані або, можливо, біоінформатики, вибравши з цього списку.

Більшість курсів мають високі оцінки і не вимагають передумов, які повинні надихнути вас йти своїм шляхом. Після того, як ви набули впевненості та належним чином вчилися, ви можете отримати сертифікат. Для отримання додаткової інформації ви можете перевірити сертифікати R.

Після того, як ви зарекомендуєте себе як професіонал R і готові подати заявку на роботу, ви можете підготуватися до співбесіди R, щоб отримати роботу в галузі науки про дані своєї мрії.

Якщо ви знаєте якісь додаткові високо оцінені курси, які б принесли користь спільноті R, будь ласка, опублікуйте їх у розділі коментарів нижче.