Các khóa học lập trình R tốt nhất để học trực tuyến cho năm 2022
R là tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và trực quan hóa Ngôn ngữ máy tính. Mặc dù nó không phổ biến như Python, nhưng ngôn ngữ này vẫn hấp dẫn và nhanh chóng, khiến nó trở nên lý tưởng để hoàn thành các công việc phức tạp.
Không nghi ngờ gì nữa, R được sử dụng bởi ngày càng nhiều nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh trên toàn thế giới. Vì vậy, thành thạo R là rất quan trọng nếu bạn muốn theo đuổi một công việc sinh lợi trong khoa học dữ liệu hoặc học máy.
R có một cú pháp đơn giản so với các ngôn ngữ máy tính khác. Nhờ vậy, việc tự học không mấy khó khăn. Bằng cách đăng ký một vài các khóa học trực tuyến chất lượng cao, bạn có thể nhanh chóng thông thạo ngôn ngữ.
Điều này không có nghĩa là bạn có thể đăng ký vào bất kỳ khóa học trực tuyến ngẫu nhiên nào. Phần lớn các khóa học trực tuyến tuyên bố dạy ngôn ngữ lập trình R là một kế hoạch kiếm tiền. Bạn không chắc sẽ nhận được nhiều kiến thức từ họ.
Tôi sẽ hỗ trợ bạn giải quyết vấn đề. Bài viết này sẽ chỉ nêu bật các khóa học lập trình R tốt nhất mà tôi đã phát hiện ra là có lợi trong việc phát triển khả năng thực tế của bạn. Sau đó bạn có thể chọn khóa học phù hợp nhất với nhu cầu của mình và bắt đầu học ngay lập tức.
Những điều bạn nên biết
Điều kiện tiên quyết
Không có điều kiện tiên quyết nào cho hầu hết các R các khóa học lập trình. Bất cứ ai cũng có thể tham gia một khóa học bất cứ lúc nào. Cần có kinh nghiệm trước với các ngôn ngữ lập trình khác (Python, C ++, JavaScript, v.v.).
Tiêu chuẩn
Đây là các khóa học R hàng đầu dựa trên các tiêu chí sau:
- Những người hướng dẫn đủ tiêu chuẩn
- Dễ sử dụng nền tảng học tập
- Các tài liệu khóa học tốt nhất
- Giá trị đồng tiền là tuyệt vời
- Nhận được hầu hết các phản hồi tích cực từ các sinh viên thực tế
- Theo kinh nghiệm của tôi, khóa học, người hướng dẫn và nền tảng học tập đều tích cực.
Danh sách các khóa học lập trình R tốt nhất 2024
1. Lập trình cho Khoa học Dữ liệu với R
Chương trình Udacity Nanodegree này chắc chắn là một trong những lựa chọn tuyệt vời nhất để học R cho khoa học dữ liệu.
Cùng với những điều cơ bản của R, bạn sẽ học SQL (để quản lý cơ sở dữ liệu) và Git (để kiểm soát phiên bản). Sau khi hoàn thành, bạn sẽ có được các kỹ năng quan trọng giúp bạn có thể theo đuổi thành công sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu.
Nội dung khóa học
Có ba phần trong chương trình này:
1. Giới thiệu về SQL - Phần đầu tiên sẽ giới thiệu tổng quan về SQL. Bạn sẽ hiểu rõ về các nguyên tắc của ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc này, bao gồm các lệnh SQL, JOIN, Aggregations và Subqueries.
Sau đó, bạn sẽ học cách sử dụng SQL để giải quyết các thách thức kinh doanh trong thế giới thực.
2. Giới thiệu về Lập trình R - Phần thứ hai sẽ hướng dẫn bạn về các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ lập trình R, bao gồm các biến, luồng điều khiển và hàm.
Trong phần thứ hai của khóa học, bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu bằng ggplot2.
3. Giới thiệu về Kiểm soát Phiên bản - Phần cuối cùng sẽ trình bày cách sử dụng Git để quản lý kiểm soát phiên bản dự án của bạn, chia sẻ nó với những người khác và hợp tác với các chuyên gia khác. Tất cả những khả năng này đều cần thiết cho cả nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên.
Nhiều bài tập sẽ được giao cho mỗi trong ba khóa học, bao gồm các bài kiểm tra và một dự án trong thế giới thực. Ví dụ: bạn sẽ sử dụng R để thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ các chương trình chia sẻ xe đạp của ba thành phố Hoa Kỳ.
Hoàn thành các hoạt động này sẽ cho phép bạn áp dụng những gì bạn đã học vào thực tế và thu được kinh nghiệm thực tiễn quý giá.
Theo Udacity, bạn nên dành mười giờ mỗi tuần cho chương trình và dự kiến sẽ mất ba tháng để hoàn thành.
Tỷ lệ học tập được đề xuất có thể quá nhanh đối với một số người. Chương trình học, tuy nhiên, là tự theo nhịp độ. Sau đó, bạn có thể tạo thời gian biểu học tập của riêng mình. Hãy nhớ rằng thời gian bạn yêu cầu càng nhiều, mức học phí của bạn sẽ càng lớn (xem bên dưới).
Hỗ trợ sinh viên tốt
Udacity nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh vì hỗ trợ sinh viên. Các loại hỗ trợ sau sẽ khả dụng khi bạn đăng ký:
1. Hỗ trợ Cố vấn Kỹ thuật –Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào về khóa học hoặc gặp khó khăn trong việc hoàn thành nhiệm vụ, bạn luôn có thể sử dụng giao diện trò chuyện trên Student Hub để đặt vấn đề kỹ thuật với nhóm cố vấn (luôn sẵn sàng 24/7).
Bạn thường sẽ nhận được phản hồi trong vòng một giờ, nhanh hơn nhiều so với các nền tảng học tập khác. Với sự trợ giúp chủ động này, bạn có thể yên tâm rằng những khó khăn về kỹ thuật sẽ không làm gián đoạn việc học của bạn.
2. Đánh giá dự án – Cũng như các trại đào tạo về lập trình web, Udacity cung cấp cho tất cả sinh viên dịch vụ đánh giá dự án. Nói cách khác, bạn có thể gửi vô số yêu cầu để các chuyên gia xem xét công việc của bạn. Trong vòng vài giờ, bạn sẽ nhận được phản hồi kỹ lưỡng và hướng dẫn về cách áp dụng các phương pháp hay nhất cho mã của mình.
Điều tốt nhất là các đánh giá của chuyên gia không có điều kiện về việc dự án của bạn đáp ứng các tiêu chí cụ thể hoặc đáp ứng một cột mốc cụ thể. Bạn có thể gửi yêu cầu bất cứ lúc nào, thiết lập một vòng phản hồi tích cực có thể khá có lợi trong việc tinh chỉnh R của bạn Kỹ năng lập trình.
3. Dịch vụ nghề nghiệp –Nhiều ứng viên không thành công trong việc xin việc do hồ sơ công khai của họ kém. Vì vậy, Udacity sẽ hỗ trợ bạn hoàn thành các hoạt động tốn nhiều công sức này.
Nhóm sẽ kiểm tra sơ yếu lý lịch, hồ sơ LinkedIn và hồ sơ Github của bạn để xác minh rằng chúng phản ánh chính xác thành tích của bạn (ví dụ: các dự án phân tích dữ liệu thống kê đã thực hiện) và khả năng áp dụng. Do đó, bạn có nhiều khả năng được mời phỏng vấn tại công ty bạn đã chọn.
GIÁ CẢ
Phương pháp định giá của Udacity là dựa trên đăng ký. Học phí cho chương trình này là 399 đô la mỗi tháng, nhưng bạn có thể mua gói ba tháng để giảm 15% chi phí xuống còn 339 đô la mỗi tháng.
Đó không phải là tất cả. Bạn có thể tạo một tài khoản (giống như tôi đã làm trong phần bên dưới) để có quyền truy cập vào các khoản chiết khấu được cá nhân hóa hoặc dựa trên tài khoản.
Những chiết khấu này có thể lên đến 75%. Do đó, bạn có thể đăng ký tham gia chương trình hàng đầu này chỉ với $ 100 hoặc ít hơn mỗi tháng.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Học hỏi từ đội ngũ nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển máy học có kinh nghiệm. Một số người trong số họ là cựu hướng dẫn viên tại các trại đào tạo lập trình.
- Một chương trình phù hợp cho người mới bắt đầu
- Chương trình giảng dạy không phức tạp
- Bài học chuyên sâu và nhiều thông tin
- Có được các bộ kỹ năng quan trọng bổ sung (ngoài lập trình R) sẽ cho phép bạn ứng tuyển thành công các công việc khoa học dữ liệu.
- Nhiều bài tập và dự án thực tế cho phép sinh viên tích lũy kinh nghiệm thực tế.
- Hỗ trợ sinh viên tương đương với Bootcamp
Nhược điểm
- Đắt hơn các lựa chọn khác
- Thông thường, các bài tập của Udacity rất khó đối với những người mới bắt đầu hoàn chỉnh.
2. Các khóa học R của Datacamp
Datacamp là một nền tảng giáo dục khoa học dữ liệu có cách tiếp cận độc đáo. Thay vì hướng dẫn sinh viên thông qua các phiên video, Datacamp sử dụng phương pháp học tương tác được đánh giá cao để tạo ra nhiều hơn môi trường học tập thú vị.
Phương pháp này rất nổi bật trong việc duy trì hứng thú học tập của tôi. Vì vậy, nếu bạn đã học một vài lớp lập trình R nhưng nhanh chóng cảm thấy nhàm chán, bạn có thể muốn dùng thử Datacamp.
Nội dung khóa học
Ngoài các khóa học R, Datacamp cung cấp nhiều khóa học về khoa học dữ liệu, bao gồm nhưng không giới hạn ở
- Giới thiệu về R
- Giới thiệu về Thống kê R
- Trực quan hóa dữ liệu trong R
- Phân tích chuỗi thời gian trong R
- Lướt web với R
- Giới thiệu ngắn gọn về R for Finance
Tất cả các khóa học sẽ được sắp xếp theo kỹ năng, bao gồm Lập trình R, Thao tác dữ liệu, và Phân tích tiếp thị. Các bài kỹ năng này sẽ hỗ trợ sinh viên hoàn thành các khóa học theo đúng trình tự.
Bạn sẽ đọc hướng dẫn và hoàn thành các tác vụ bằng cách sử dụng môi trường phát triển tích hợp dựa trên web. Nếu bạn gặp khó khăn, bạn có thể đưa ra gợi ý hoặc yêu cầu nền tảng tiết lộ các giải pháp cho bạn. Bạn thường sẽ hoàn thành mỗi khóa học trong vòng 4-6 giờ hoặc ít hơn.
Sau khi hoàn thành một vài lớp học, bạn có thể bắt đầu làm việc với các dự án trong thế giới thực. Những bài tập này sẽ giúp bạn tổng hợp kiến thức của mình và hiểu được các nhiệm vụ khoa học dữ liệu trong thế giới thực do các chuyên gia khoa học dữ liệu thực hiện.
Theo quan sát của tôi, nội dung khóa học và các dự án phù hợp với người mới bắt đầu. Họ sẽ hỗ trợ bạn trong việc dần dần xây dựng khả năng và sự tự tin của bạn. Tuy nhiên, nội dung khóa học không quá chuyên sâu và các bài tập cũng không đòi hỏi khắt khe, đặc biệt là so với những bài tập do Udacity cung cấp.
Kết quả là Datacamp sẽ tăng tốc tuyệt đối người mới bắt đầu đến trình độ trung cấp và sau đó dừng lại. Nếu bạn thực sự muốn thành thạo một môn học, bạn sẽ cần phải đăng ký một khóa học do một nhà cung cấp khác cung cấp.
Bất kể những thiếu sót của nó, Datacamp chắc chắn là đáng để đăng ký. Những người mới bắt đầu tuyệt đối có thể được hưởng lợi rất nhiều từ cách tiếp cận hấp dẫn và chương trình giảng dạy toàn diện của Datacamp.
Nếu bạn hoàn thành tất cả các khóa học Datacamp, bạn sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản và sẽ tự tin để bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của mình.
GIÁ CẢ
Giống như Udacity, Datacamp tính phí hàng tháng cho người đăng ký. Sau đây là các kế hoạch mà học sinh phải chọn một (thanh toán hàng năm).
- Phí bảo hiểm - bắt đầu từ $ 12.42 một tháng
- Nhóm - $ 25 hàng tháng
Gói Tiêu chuẩn bao gồm quyền truy cập không giới hạn vào hơn 300 khóa học của nền tảng (R, Python, Scala, v.v.), cũng như hơn 80 dự án và đào tạo Tableau, Power BI và Oracle.
Gói Premium là quá đủ cho phần lớn sinh viên quan tâm đến việc học lập trình R.
Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng đăng ký Datacamp thường xuyên được giảm giá (ít nhất một lần mỗi quý). Trong khoảng thời gian đó, gói Premium có thể có giá dưới $ 5 mỗi tháng.
Nếu bạn vẫn còn băn khoăn về việc liệu Datacamp có phù hợp với bạn hay không, tôi khuyên bạn nên tạo một tài khoản miễn phí để truy cập miễn phí bài học đầu tiên của mỗi khóa học.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- R tốt nhất khóa học lập trình có sẵn cho những người khinh thường video hướng dẫn
- Chương trình giảng dạy rộng, thân thiện với người mới bắt đầu với hơn 190 lớp lập trình R khác nhau, từ các nguyên tắc cơ bản đến các ứng dụng khác nhau
- Bài học thú vị
- Học bất cứ khi nào và bất cứ nơi nào bạn chọn với các ứng dụng di động chất lượng cao của Datacamp (iOS / Android).
- Đăng ký tất cả trong một - Bạn có thể đăng ký bất kỳ khóa học nào về khoa học dữ liệu của nền tảng, bao gồm Python, Scala và Dữ liệu lớn.
- Tận dụng buổi học đầu tiên miễn phí cho mỗi khóa học.
Nhược điểm
- Không có khóa học nào đi sâu vào các ý tưởng nâng cao. Nếu bạn muốn thành thạo lập trình R, bạn sẽ cần phải tham gia một khóa học khác.
- Trong một số khóa học nâng cao nhất định, nền tảng này cung cấp quá nhiều mã cho mỗi bài tập và dự án. Kỹ thuật này làm giảm đáng kể độ khó của các nhiệm vụ và không cho học sinh cơ hội để suy nghĩ như một lập trình viên và viết mã mọi thứ từ đầu.
3. Các khóa học R của Dataquest
Dataquest là đối thủ cạnh tranh chính của Datacamp. Nền tảng sử dụng kỹ thuật học tập tương tác tương tự như nền tảng trước đó, cung cấp cho sinh viên trải nghiệm phong phú.
Do đó, nếu bạn là người mới bắt đầu hoàn chỉnh, các khóa học của Dataquest sẽ khá có giá trị.
Nội dung khóa học
Dataquest sẽ cung cấp hàng chục lớp học lập trình R bắt đầu từ tháng 2021 năm XNUMX. Các lớp học này được tổ chức thành các lộ trình kỹ năng, tạo ra một chương trình giảng dạy hợp lý cho phép sinh viên di chuyển dễ dàng.
Hiện tại, có năm con đường kỹ năng lập trình R có sẵn:
- Nhà phân tích dữ liệu trong R - trong khóa học này, bạn sẽ học các nguyên tắc cơ bản của lập trình R và cách áp dụng chúng vào phân tích dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu với R - Bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu với R trong lộ trình kỹ năng này.
- Thống kê và Xác suất với R - Lộ trình kỹ năng này bao gồm các nguyên tắc cơ bản của xác suất và thống kê (giả thuyết, phân phối, suy luận Bayes). Sau đó, bạn sẽ sử dụng R để thực hiện phân tích thống kê, kiểm tra giả thuyết và thao tác các hàm mật độ xác suất.
- API và Web Scraping với R - Lộ trình kỹ năng cuối cùng này sẽ giải thích cách thu thập và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng API và web.
Nhìn chung, chương trình học của Dataquest ít đa dạng hơn Datacamp. Tuy nhiên, Dataquest đang tích cực mở rộng chương trình giảng dạy vào lúc này. Do đó, bạn có thể dự đoán việc phát hành các khóa học tiếp theo trong tương lai gần.
Trải nghiệm giáo dục rất giống với Datacamp. Để bắt đầu, bạn sẽ đọc các hướng dẫn bằng văn bản và thực hiện các phép gán mã bằng cách sử dụng môi trường phát triển tích hợp dựa trên web.
Ngoài ra, tôi phát hiện ra rằng các lớp của Dataquest gần như chuyên sâu như Datacamp, có nghĩa là bạn sẽ cần tìm một khóa học khác để có được các kỹ năng lập trình R nâng cao.
Mặt khác, Dataquest cho người tập bằng muỗng ăn ít hơn đáng kể so với Datacamp. Bạn sẽ có nhiều khả năng hơn để viết mã mọi thứ ngay từ đầu. Cấu trúc định giá của Dataquest là cơ bản. Các gói trả phí bắt đầu ở mức $ 33.25 mỗi tháng (trả hàng năm) hoặc $ 49 mỗi tháng (thanh toán hàng tháng). Sau khi đăng ký, bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả các khóa học về khoa học dữ liệu trên nền tảng này, bao gồm cả những khóa học bằng R, Python và SQL.
Theo kinh nghiệm của tôi, Dataquest cung cấp chiết khấu hầu như hàng tháng. Các khoản tiết kiệm này có thể cao tới 50%, làm giảm tỷ lệ đăng ký hàng tháng xuống còn 16.5 đô la.
Ngoài ra, bạn có thể thiết lập một tài khoản để kiểm tra một số bài học miễn phí.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Các lộ trình kỹ năng được cấu trúc tốt để tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều hướng khóa học
- Các bài học hướng đến người mới bắt đầu
- Sử dụng các chiến lược học tập tương tác để đảm bảo trải nghiệm học tập tích cực
- Cung cấp thêm cơ hội cho trẻ em học viết mã từ đầu.
- Cấu trúc định giá tất cả trong một: Sau khi đăng ký, bạn có thể truy cập các khóa học bổ sung về khoa học dữ liệu của nền tảng.
- Nhiều nguồn thông tin miễn phí mà bạn có thể truy cập miễn phí
Nhược điểm
- Chương trình giảng dạy hiện đang được "xây dựng", với nhiều nội dung sẽ được bổ sung trong tương lai gần.
- Các khóa học không đi sâu vào tài liệu nâng cao.
- So với Datacamp và phần lớn các nền tảng học tập khác được thảo luận trong bài viết này, Dataquest không có ứng dụng di động.
4. Lập trình R bởi Kirill Eremenko
Hai khóa học Udemy của Kirill Eremenko sẽ hướng dẫn bạn về các nguyên tắc cơ bản của lập trình R và chứng minh cách sử dụng ngôn ngữ này trong thống kê và nghiên cứu dữ liệu.
Tôi đã tham gia một số lớp học của anh ấy và thích những lời giải thích thẳng thắn của anh ấy về các vấn đề. Do đó, tôi không do dự khi giới thiệu anh ấy cho bạn.
4.1) R Lập trình AZ ™: R Dành cho Khoa học Dữ liệu với các bài tập thực tế!
Khóa học đầu tiên trong loạt bài này sẽ bao gồm các nguyên tắc cơ bản. Sau đây là tóm tắt của tài liệu được đề cập trong khóa học.
- Các nguyên tắc cơ bản của lập trình (Biến, Toán tử, Dòng điều khiển)
- Các nguyên tắc cơ bản của lập trình R (Vectơ, Hàm, Gói)
- Ma trận: Lặn sâu (Hoạt động, Hình ảnh hóa, v.v.)
- Khung dữ liệu
- Trực quan hóa nâng cao của GGPlot2
- Giải pháp chi tiết cho bài tập về nhà
Tổng thời lượng của video là 10.5 giờ. Ngoài các phiên video, Kirill đã bao gồm nhiều bài tập dựa trên các tình huống trong thế giới thực để hỗ trợ bạn hiểu các thực hành.
Ví dụ, bạn sẽ sử dụng lập trình R để kiểm tra báo cáo tài chính và dữ liệu doanh thu phòng vé từ các bộ phim. Sau khi hoàn thành bài tập, bạn có thể xem các giải pháp bằng video, video này sẽ hướng dẫn bạn chi tiết từng bước. Do đó, bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả các tài nguyên học tập cần thiết để thành thạo R.
Nhận xét: 4.6 / 5.0, Sinh viên: 221000 +
4.2) Lập trình R: Phân tích nâng cao trong R dành cho khoa học dữ liệu
Khóa học thứ hai tập trung chủ yếu vào phân tích dữ liệu trong R. Sau đây là các chủ đề chính được đề cập trong khóa học này.
- Chuẩn bị dữ liệu (Tìm hiểu cách chuẩn bị dữ liệu để phân tích trong R)
- Áp lực Sử dụng Trung vị (để thay thế dữ liệu bị thiếu)
- Tìm hiểu sâu về Danh sách của R (Ngày-Thời gian, Nhập dữ liệu vào R, Tạo Lô thời gian, v.v.)
- Họ các hàm “Áp dụng” + Các hàm lồng
Khóa học này ngắn hơn đáng kể so với khóa đầu tiên (chỉ dài 6 giờ) do thực tế là nó bao gồm ít chủ đề hơn nhiều. Tuy nhiên, người hướng dẫn sẽ đi sâu vào từng ý tưởng và cung cấp cho bạn các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực để giúp cải thiện khả năng hiểu của bạn.
Nhìn chung, cả hai khóa học đều thân thiện với người mới bắt đầu. Nếu bạn đang tìm kiếm một khóa học lập trình R với giá hợp lý, tôi tin rằng loạt bài này rất đáng để tham khảo.
Nhận xét: 4.6 / 5.0, Sinh viên: 53000 +
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Hãy học một bài học từ một nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm.
- Chương trình giảng dạy được tổ chức tốt
- Các khái niệm được giải thích ngắn gọn
- Các câu đố và bài tập của khóa học đầu tiên dựa trên các tình huống thực tế: Do đó, sinh viên có thể học cách áp dụng các nguyên tắc trong các tình huống thực tế.
- Lời giải chi tiết cho bài tập về nhà
- Quyền truy cập trọn đời + đảm bảo hoàn tiền trong 30 ngày
- Giá cả phải chăng ($ 20 trở xuống khi giảm giá)
Nhược điểm
- Diễn đàn Hỏi & Đáp không hoạt động: Nhiều sinh viên không thể nhận được sự hỗ trợ từ người hướng dẫn.
- Theo một số sinh viên, mặc dù đã phát triển khóa học “nâng cao”, người hướng dẫn vẫn chưa đi sâu vào các chủ đề ở cấp độ nâng cao.
5. Khoa học dữ liệu: Cơ sở sử dụng chuyên môn hóa R
Nếu bạn đang tìm kiếm một nền giáo dục chính thức hơn, điều này Chuyên môn Coursera từ Đại học John Hopkins có thể dành cho bạn. Bạn sẽ được hướng dẫn thông qua các công cụ và cách tiếp cận khoa học dữ liệu với R bởi ba viện sĩ thống kê sinh học.
Theo mô tả khóa học, không có yêu cầu nào cho chương trình này. Mặt khác, đánh giá của học sinh lại nói một cách khác.
Trước khi đăng ký chương trình này, bạn nên có một số kinh nghiệm lập trình.
Nội dung khóa học
Các khóa học nhỏ sau đây là một phần của chuyên ngành này:
1. Hộp công cụ của nhà khoa học dữ liệu - Những người tham gia sẽ tìm hiểu cách các nhà khoa học dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết, cũng như cách sử dụng các công cụ thiết yếu, chẳng hạn như Git và RStudio.
2. Lập trình R - Về cơ bản, bạn sẽ học các nguyên tắc cơ bản của lập trình R trong khóa học này.
Điều đầu tiên bạn cần làm là thiết lập môi trường lập trình thống kê của bạn. Trên trang tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về các khái niệm lập trình, bao gồm các hàm, gói và các phương pháp hay nhất.
3. Lấy và làm sạch dữ liệu – Trong suốt khóa học thứ ba, sinh viên sẽ học cách thu thập thông tin từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như web, API và các nguồn khác.
Sau đó, bạn sẽ có thể hiểu dữ liệu sạch và bóng bẩy có thể mang lại lợi ích như thế nào cho việc phân tích dữ liệu.
4. Phân tích dữ liệu khám phá – Các kỹ thuật thăm dò để phân tích dữ liệu sẽ được đề cập trong khóa học thứ tư, điều này sẽ mang lại lợi ích cho việc phát triển các mô hình thống kê phức tạp và đánh giá các giả thuyết. Hệ thống biểu đồ R và các nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu cũng sẽ được giới thiệu.
5. Nghiên cứu tái tạo – Phiên cuối cùng sẽ bao gồm các công cụ và thủ tục cần thiết để tạo ra các báo cáo phân tích dữ liệu có thể tái tạo. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về lý do tại sao khả năng lặp lại lại hữu ích cho cộng đồng.
Nói chung, bạn sẽ học lập trình R và hiểu được cách thực hiện phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Chương trình là kỹ lưỡng. Bạn có thể thấy rằng bạn không yêu cầu một khóa học lập trình R nào khác.
John Hopkins đề nghị dành tám giờ mỗi tuần cho các khóa học, sẽ mất năm tháng để kết thúc.
Tuy nhiên, vì chương trình có tốc độ tự học, bạn có thể thay đổi lịch trình học của mình nếu cần nếu bạn quyết định tốc độ được đề xuất là quá nhanh.
Bạn có thể kiểm tra chương trình miễn phí. Ngoài ra, bạn có thể đăng ký toàn bộ khóa học với $ 49 mỗi tháng, bao gồm các bài tập được chấm điểm và chứng chỉ kỹ thuật số.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Một trường đại học nổi tiếng thế giới dạy bạn lập trình R
- Chương trình giảng dạy có cấu trúc tốt và kỹ lưỡng
- Dịch vụ kiểm toán được cung cấp miễn phí.
Nhược điểm
- Không thích hợp cho người mới bắt đầu
- Đối với những người mới bắt đầu, các bài tập cực kỳ khó. Trong một số trường hợp, bạn có thể được yêu cầu nghiên cứu tài liệu chính thức (giống như các lập trình viên chuyên nghiệp làm trong thế giới thực) để hoàn thành chúng. Mặc dù tôi tin rằng kỹ thuật này có lợi, nhưng nó lại làm thất vọng một số lượng đáng kể học sinh.
- Một số tài liệu khóa học đã lỗi thời và do đó không có sẵn.
6. Trực quan hóa dữ liệu & Lập bảng điều khiển với Chuyên môn R
Chuyên môn Coursera này sẽ hướng dẫn bạn quá trình trực quan hóa dữ liệu và xây dựng một bảng điều khiển mạnh mẽ bằng cách sử dụng R. Cũng như với Khóa học 4, bạn sẽ nhận được hướng dẫn từ giảng viên cao cấp của Đại học John Hopkins.
Nội dung khóa học
Một dự án capstone và bốn khóa học nhỏ tạo nên chuyên môn này:
1. Bắt đầu với Trực quan hóa Dữ liệu trong R - Khóa học đầu tiên sẽ dạy cho bạn các kỹ năng cơ bản cần thiết để trực quan hóa dữ liệu trong R. Bạn sẽ nắm vững các kiến thức cơ bản của lập trình R, bao gồm cú pháp R cơ bản, các hàm và khung dữ liệu.
Sau đó, bạn sẽ học cách nhập dữ liệu vào R, chỉnh sửa dữ liệu bằng nhiều công cụ khác nhau và kết thúc khóa học bằng cách lập các báo cáo đơn giản.
2. Hình ảnh hóa dữ liệu trong R với ggplot2 - Khóa học thứ hai hoàn toàn dành riêng cho ggplot2. Gói này sẽ được sử dụng để xem và đánh bóng dữ liệu bằng nhiều phương pháp khác nhau (bao gồm cả phần mềm chỉnh sửa đồ họa vector của bên thứ ba.)
3. Hình ảnh hóa dữ liệu nâng cao với R –Khóa học thứ ba sẽ đến nơi mà khóa học thứ hai đã kết thúc. Bằng cách kiểm tra các gói R khác, bạn sẽ hiểu rõ hơn về các khả năng trực quan hóa dữ liệu có sẵn. Sau đó trong khóa học, bạn sẽ phát triển bản đồ không gian ở dạng R và các hình động.
4. Xuất bản trực quan hóa dữ liệu trong R với Shiny và FlexDashboard - Bài học cuối cùng sẽ đề cập đến cách sử dụng Shiny để trực quan hóa dữ liệu và xây dựng bảng điều khiển tương tác để giúp khán giả hiểu rõ hơn.
5. Đá đỉnh - Dự án quy mô lớn này sẽ cho phép bạn đưa những gì bạn đã học được vào thực tế. Bạn sẽ học cách sử dụng R để xây dựng một loạt các hình ảnh hóa nhằm truyền tải một câu chuyện hấp dẫn bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực.
Trái ngược với các khóa học khác trong danh sách này, khóa học này tập trung hoàn toàn vào trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng R. Ngoài các phiên video và bài đọc, chương trình học bao gồm nhiều dự án và một dự án quy mô lớn cho phép bạn đưa các kỹ năng mới có được của mình vào kiểm tra.
Do đó, nếu bạn cảm thấy mình vẫn còn thiếu sót trong lĩnh vực này, bạn có thể cân nhắc theo đuổi chuyên môn này.
Về tốc độ, bạn nên dành năm giờ mỗi tuần cho khóa học, sẽ mất bốn tháng để kết thúc. Tuy nhiên, nếu bạn là một người đọc nhanh, tôi tin rằng bạn có thể hoàn thành nó sớm hơn nhiều.
Điều này là do các khóa học video ngắn gọn và phần lớn thời gian học của bạn dành cho các bài đọc.
Kiểm toán tất cả các khóa học nhỏ là hoàn toàn miễn phí. Ngoài ra, với $ 49 mỗi tháng, bạn có thể đăng ký toàn bộ chương trình.
Ưu và nhược điểm
Ưu điểm
- Chương trình giảng dạy đơn giản để làm theo
- Giải thích các khái niệm và quy trình chính xác và toàn diện
- Các câu đố và bài tập được thiết kế tốt để giúp bạn nắm vững cú pháp R và các bước liên quan đến việc tạo hình ảnh trực quan dữ liệu hấp dẫn
- Học sinh nên chuẩn bị cho việc tự học trong tương lai (tức là, giải thích cách đọc tài liệu chính thức)
- Dịch vụ kiểm toán được cung cấp miễn phí.
Nhược điểm
- Chuyên ngành chỉ cung cấp một số khóa học video ngắn gọn, có thể không đủ cho những người không thích học bằng cách đọc.
- Vì bảng điểm không có tổ chức nên rất khó đọc.
Khóa học Plus
Với phạm vi bao quát của bài viết này về các chuyên ngành của Coursera, bạn có thể quan tâm đến nhiều hơn một chương trình. Nếu đúng như vậy, tôi thực sự khuyên bạn nên đăng ký Coursera Plus.
Khóa học Plus sẽ cung cấp quyền truy cập đầy đủ (không chỉ kiểm toán) vào nền tảng Coursera cho hơn 3000 khóa học và chuyên môn. Sau đó, bạn có thể đăng ký từng chương trình một cách nhanh chóng mà không cần phải trả chi phí thành viên của chương trình riêng biệt.
Ngoài ra, tư cách thành viên của Coursera Plus bắt đầu từ $ 399 mỗi năm (hoặc $ 33.25 trung bình mỗi tháng), rẻ hơn so với đăng ký cá nhân ($ 39- $ 79). Do đó, Coursera Plus dường như mang lại giá trị tốt hơn cho đồng tiền.
Nếu bạn là một sinh viên siêng năng, đăng ký Coursera Plus là điều không cần bàn cãi.
Liên kết nhanh:
- Giá cả Coursera: Các khóa học Coursera có giá bao nhiêu?
- Coursera vs Lynda | Cái nào là tốt nhất?
- Udacity Vs Coursera | Các khóa học của Udacity có tốt hơn Coursera không?
- Udemy vs Treehouse: Cái nào phù hợp với bạn?
Kết luận: Các khóa học lập trình R tốt nhất 2024
Điều đó kết thúc danh sách của chúng tôi về các khóa học R hàng đầu nên tham gia trong năm nay và các chứng chỉ R tốt nhất để theo đuổi. Tôi khuyên bạn nên theo đuổi một nghề trong khoa học dữ liệu hoặc có thể là tin sinh học bằng cách chọn từ danh sách này.
Phần lớn các khóa học được xếp loại cao và không yêu cầu điều kiện tiên quyết, điều này sẽ truyền cảm hứng cho bạn trên con đường của mình. Khi bạn đã tự tin và học đúng cách, bạn có thể muốn được chứng nhận. Để biết thêm thông tin, bạn có thể xem các chứng chỉ R.
Một khi bạn đã khẳng định mình là một chuyên gia R và sẵn sàng nộp đơn xin việc, bạn có thể chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn R để có được công việc khoa học dữ liệu mơ ước của mình.
Nếu bạn biết thêm bất kỳ khóa học nào được đánh giá cao sẽ mang lại lợi ích cho cộng đồng R, vui lòng đăng chúng trong phần bình luận bên dưới.
