Si vous êtes arrivé jusqu'ici après une recherche Google pour "Les meilleurs cours en ligne sur la programmation R" ou une recherche similaire, nous vous donnons une réponse pour commencer par définir le langage de programmation R comme un environnement de logiciel libre (licence de compte GNU GLP) et langage de code interprété, ce que eu signifie que le langage de programmation R exécute les instructions directement, sans compilation préalable du programme en instructions du langage machine.
Le langage de programmation R est l'un des langages les plus utilisés dans l'industrie de la science des données ou du Big Data, grâce à ses fonctionnalités spéciales de visualisation des données et à une grande variété d'outils statistiques.
Quel est le langage de programmation en R
Selon Wikipedia, R est un langage et un environnement de programmation axés sur l'analyse statistique. R est né comme une réimplémentation logicielle libre du langage S, ajoutée avec la prise en charge de la portée statique. C'est l'un des langages de programmation les plus utilisés dans la recherche scientifique, et il est également très populaire dans les domaines de l'apprentissage automatique, de l'exploration de données, de la recherche biomédicale, de la bioinformatique et des mathématiques financières. La possibilité de charger différentes bibliothèques ou packages avec des fonctionnalités de calcul et de représentation graphique y contribue.
Avec le langage de programmation R, vous pouvez créer des modèles de régression linéaire et logistique, des analyses de séries chronologiques, des tests statistiques classiques, des regroupements, des regroupements, des classifications et d'innombrables autres techniques statistiques.
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Sans aucun doute, R est l'un des langages les plus utilisés dans la recherche statistique. car il permet aux chercheurs de produire assez facilement des graphiques de haute qualité, y compris des symboles et des formules mathématiques, chaque fois que nécessaire.
Caractéristiques du langage de programmation en R à étudier ?
Le langage de programmation R dispose d'un ensemble puissant d'outils statistiques et graphiques qui permettent aux programmeurs de définir leurs propres fonctions. C'est pourquoi le langage de programmation R est très populaire dans les projets axés sur :
- Investigation scientifique.
- Manipulation de données.
- Analyse statistique.
- Intelligence artificielle.
- Apprentissage automatique ou Machine Learning.
- techniques graphiques.
- Modélisation et prédictions.
- Mathématiques financières.
- Bioinformatique.
- recherche biomédicale.
Les cours et programmes sur la programmation en langage R qui abordent ces sujets seront idéaux pour tirer le meilleur parti de ses possibilités.
Retrouvez dans cet article, des informations sur les cours de programmation en R.
Cours virtuels, MOOC et autres types d'études virtuelles avancées telles que les certificats professionnels, les programmes spécialisés, Expertrack, Microcredentials, entre autres formats d'études développés par les principales plateformes d'apprentissage en ligne dans le monde.
À partir de plateformes de renommée mondiale telles que Coursera, edX, Future Learn, Udemy, Linkedin Learning, CFI, Edureka, entre autres, retrouvez dans cet article des cours très appréciés par des milliers d'anciens étudiants, qui vous aideront à prendre de meilleures décisions sur lequel choisir. choisissez le parcours le plus adapté à vos objectifs.
Où étudier un cours de programmation en R ?
Les cours de programmation R peuvent être trouvés à partir de nombreuses sources, y compris YouTube. Peut-être que certaines des plateformes Web fournissent des études de haute qualité. Cependant, chez AulaPro, nous avons choisi les plateformes que nous pensons être les plus importantes au monde dans les études en ligne, réussissant à aller au-delà de ce qui peut être obtenu avec une vidéo, en développant une expérience d'apprentissage de pointe, composée de vidéos . , documents téléchargeables, examens en ligne, projets virtuels, simulateurs et bac à sable, et enfin, une récompense d'effort avec un certificat d'achèvement, qui coûtera généralement une fraction de ce qu'il pourrait réellement valoir en fonction de la qualité de son contenu.
Ces bas prix ne peuvent être accordés que grâce à l'environnement d'apprentissage offert par l'éducation en ligne, et qui à son tour a permis à ceux qui développent ces études d'atteindre des dizaines de milliers d'étudiants dans diverses parties du monde. En d'autres termes, l'évolutivité offerte par le eLearning permet de répartir le coût de création d'un cours virtuel à fort contenu académique, comme tous ceux que vous trouverez dans cette liste, entre beaucoup plus d'étudiants que le groupe de 20 ou 30 étudiants qui pourrait assister à un cours en présentiel.
En ce sens, les études de cette liste sont développées par des universités prestigieuses qui occupent les premières places dans les classements internationaux, par des entreprises technologiques de renommée mondiale, par des experts internationaux d'une efficacité éprouvée en tant que formateurs, et sont mises à la disposition du public grâce à l'utilisation de plates-formes aux développements technologiques les plus avancés, en termes d'expérience d'apprentissage, ou par des plates-formes spécialisées dans le sujet.
Les cours ont différents niveaux de profondeur. Des cours courts qui abordent un sujet spécifique avec un temps de dédicace, qui ne dépassera pas 6 semaines, aux programmes d'études robustes qui, d'une durée de 6 à 10 mois, peuvent laisser à l'étudiant une connaissance approfondie et même la capacité de donner un tournant moment de sa carrière professionnelle.
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Dans cet article vous trouverez des études de programmation en R de :
- Coursera
- LinkedIn Learning
- Future Learn
- Udemy
- EDX
- Edureka
COURS VIRTUELS RECOMMANDÉS DE PROGRAMMATION EN R
COURS DANS CETTE LISTE
NUEVO
Catégorie : Science des données -- Développé par : l'Université Johns Hopkins
Visualisation des données de référence avec R
Plongez dans le monde de la visualisation de données avec « Visualisation de données avec spécialisation R », un programme conçu pour les étudiants désireux de transmettre des données à travers des histoires visuelles convaincantes. Ce parcours en cinq cours exploite la puissance statistique de R pour créer des images statiques attrayantes et des tableaux de bord interactifs dynamiques adaptés à une variété de publics.
Composantes de base de la spécialisation
Des données aux histoires visuelles dans R
Utilisez R pour transformer des données brutes en récits convaincants. Cette spécialisation couvre tout, des techniques de visualisation fondamentales aux tableaux de bord interactifs sophistiqués, vous garantissant ainsi de présenter les données de la manière la plus percutante.
Projet d'apprentissage pratique
Explorez diverses visualisations : expérimentez diverses méthodes de visualisation pour présenter les données, améliorant ainsi votre capacité à créer des images adaptées à des ensembles de données spécifiques et aux besoins du public.
Créez des produits de recherche partageables : concentrez-vous sur le développement de visualisations reproductibles et partageables, en favorisant la collaboration et en élargissant la portée de vos connaissances.
Résultats clés À la fin de cette spécialisation, vous serez en mesure de concevoir des visualisations significatives, d'adapter vos présentations à des publics divers et de publier vos informations en ligne, rendant ainsi vos histoires de données accessibles et engageantes.
Enfin, cette « visualisation de données avec spécialisation R » est votre chemin vers la maîtrise de la narration de données. Que vous souhaitiez améliorer vos compétences en science des données ou que vous soyez simplement passionné par la visualisation de données, ce programme offre les outils et les connaissances nécessaires pour transformer des ensembles de données complexes en récits convaincants. Commencez dès aujourd’hui votre parcours de visualisation de données et donnez vie à vos histoires de données.
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Catégorie : Informatique -- Développé par : Johns Hopkins University
Posez les bonnes questions, manipulez des ensembles de données et créez des visualisations pour communiquer les résultats.
Cette spécialisation couvre les outils et techniques fondamentaux de la science des données, y compris la récupération, le nettoyage et l'exploration des données, la programmation en R et la conduite de recherches reproductibles. Les étudiants qui terminent cette spécialisation seront prêts à suivre la spécialisation Data Science: Statistics and Machine Learning, dans laquelle ils créent un produit de données à l'aide de données du monde réel.
Les cinq cours de cette spécialisation sont les mêmes cours qui composent la première moitié de la spécialisation Data Science. Cette spécialisation est proposée aux étudiants qui souhaitent commencer et terminer d'abord la partie fondamentale du programme, avant de passer aux sujets plus avancés en science des données : statistiques et apprentissage automatique.
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Catégorie : Informatique -- Développé par : Google
Voici le septième cours du certificat Google Data Analytics. Vous acquerrez les connaissances et les compétences nécessaires pour postuler à un poste d'analyste de données débutant après avoir suivi ces cours. Vous étudierez R, un langage de programmation, dans ce cours. Vous apprendrez à opérer avec R dans l'environnement fourni par RStudio. Les outils logiciels et les programmes propres à R, y compris les packages R, seront également abordés dans ce cours. Vous apprendrez comment R vous permet de nettoyer, d'organiser, d'analyser, de visualiser et de générer des rapports plus efficacement. Les analystes de données actuels de Google continueront de vous guider et de vous fournir des exemples pratiques sur la façon d'effectuer des tâches typiques d'analyste de données à l'aide des meilleurs outils et ressources.
Les étudiants qui terminent ce programme de certificat seront équipés pour postuler à des emplois de niveau débutant en tant qu'analystes de données. Aucune expérience préalable n'est requise.
Ce cours fait partie de Certificat professionnel Google Data Analytics.
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Catégorie : Informatique -- Développé par : Udemy
Intéressé par le domaine de l'apprentissage automatique ? Alors ce cours est fait pour vous ! Ce cours a été conçu par deux scientifiques professionnels des données afin que nous puissions partager nos connaissances et vous aider à apprendre facilement des théories complexes, des algorithmes et des bibliothèques de codage.
Nous vous guiderons pas à pas dans le monde du machine learning.
Avec chaque didacticiel, vous développerez de nouvelles compétences et améliorerez votre compréhension de ce sous-domaine difficile mais lucratif de la science des données.
Ce cours est amusant et passionnant, mais en même temps, nous plongeons dans l'apprentissage automatique.
Il est structuré comme suit : Partie 1 – Prétraitement des données Partie 2 – Régression : Régression linéaire simple, Régression linéaire multiple, Régression polynomiale, SVR, Régression par arbre de décision, Régression en forêt aléatoire Partie 3 – Classification : Régression logistique, K -NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification Part 4 – Clustering : K-Means, Hierarchical Clustering Part 5 – Association Rule Learning : Apriori, Eclat Part 6 – Learning by Reinforcement : Upper Confidence Limit, Thompson Sampling Part 7 – Traitement du langage naturel : Algorithmes de modèles de sacs de mots pour le TALN Partie 8 – Apprentissage en profondeur : Réseaux de neurones artificiels, réseaux de neurones convolutifs Partie 9 – Réduction de la dimensionnalité : PCA, LDA, Core PC Partie 10 – Sélection et renforcement du modèle : K-fold Cross Validation, Réglage des paramètres, Recherche de grille, XGBoost Aussi, le cu rso est rempli d'exercices pratiques basés sur des exemples concrets.
Ce cours a atteint la 5ème place dans notre liste de les meilleurs cours Udemy de tous les temps.
Catégorie : Informatique -- Développé par : IBM
Ce programme de certificat professionnel est conçu pour tous ceux qui cherchent à développer des compétences, des outils et un portefeuille de travaux pour un poste d'analyste de données ou de scientifique de données débutant. Aucune connaissance préalable de R ou de programmation n'est requise pour commencer !
Dans ce programme de certification professionnel d'analyse et de visualisation de données avec Excel et R, vous vous plongerez dans le rôle d'un analyste de données ou d'un scientifique des données et développerez les compétences nécessaires pour travailler avec une variété de sources de données et appliquer des outils puissants, tels qu'Excel. , Cognos Analytics et le langage de programmation R (y compris : ggplot2, Leaflet et R Shiny), pour devenir un professionnel axé sur les données et acquérir un avantage concurrentiel sur le marché du travail.
À la fin de ce programme, vous serez en mesure d'expliquer les rôles d'analyste de données et de scientifique des données.
Catégorie : Informatique -- Développé par : Udemy
En faisant, vous pouvez apprendre à programmer en R !
De nombreux cours et conférences R sont disponibles. R, d'autre part, a une courbe d'apprentissage très raide et les étudiants se sentent souvent dépassés. Ce cours est unique !
Il s'agit d'un véritable cours étape par étape. Chaque nouveau didacticiel s'appuie sur ce que nous avons déjà appris et nous emmène un peu plus loin.
Après chaque vidéo, vous aurez appris un nouveau concept précieux que vous pourrez appliquer immédiatement. La meilleure partie est que vous apprenez à partir d'exemples concrets.
Ce cours regorge de défis analytiques du monde réel que vous apprendrez à résoudre. Certains d'entre eux seront résolus ensemble, tandis que d'autres vous seront assignés comme devoirs.
En bref, ce cours a été conçu pour tous les niveaux de compétence et même si vous n'avez aucune formation en programmation ou en statistiques, vous réussirez ce cours !
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Catégorie : Informatique -- Développé par : Duke University
Vous apprendrez à analyser et à visualiser des données dans R et à créer des rapports d'analyse de données reproductibles, à démontrer une compréhension conceptuelle de la nature unifiée de l'inférence statistique, à effectuer une inférence et une modélisation statistiques fréquentistes et bayésiennes pour comprendre les phénomènes naturels et prendre des décisions basées sur les données, communiquer résultats statistiques correctement, efficacement et dans leur contexte sans s'appuyer sur le jargon statistique, et critiquer les affirmations basées sur les données dans cette spécialisation.
Catégorie : Informatique -- Développé par : Edureka!
La formation Analyse de données avec R vous aidera à développer une expertise dans la programmation R, la manipulation de données, l'analyse exploratoire de données, la visualisation de données, l'exploration de données, la régression, l'analyse des sentiments et l'utilisation de R Studio pour des études de cas dans la vie réelle dans le commerce de détail et les réseaux sociaux.
Le cours de formation Data Analytics with R d'edureka est spécialement conçu pour fournir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir un professionnel de l'analyse performant. Cela commence par des concepts fondamentaux tels que la manipulation de données et l'analyse exploratoire des données avant de passer à des sujets plus avancés tels que les arbres de décision d'ensemble et le filtrage collaboratif.
La formation Data Analytics with R vous certifie en tant qu'expert dans l'outil d'analyse le plus utilisé. "R" est l'outil de choix pour les data scientists en raison de sa puissance statistique, de sa capacité graphique, de son faible coût et de son riche ensemble de packages.
Catégorie : Informatique -- Développé par : Harvard University
Le langage de programmation R est enseigné dans le contexte des données statistiques et de l'analyse statistique dans les sciences de la vie dans ce cours.
Nous apprendrons les bases de l'inférence statistique et comment calculer des valeurs ou des intervalles de confiance tout en analysant des données avec le code R. Nous fournissons des exemples de programmation R de manière à ce que le lien entre les concepts et la mise en œuvre soit clair. Les ensembles de problèmes de programmation R seront utilisés pour tester la compréhension et la capacité à mettre en œuvre une analyse de données de base.
Nous utiliserons des techniques de visualisation pour étudier de nouveaux ensembles de données et déterminer la meilleure approche. Lorsque les données ne correspondent pas aux hypothèses requises par les approches standard, nous décrirons des techniques statistiques robustes comme alternatives. Vous apprendrez les bases de la conduite de recherches reproductibles en analysant des données avec des scripts R.
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Catégorie : Informatique -- Développé par : Edureka!
La formation R Certified Data Science d'Edureka vous apprend à utiliser R pour maîtriser les algorithmes d'apprentissage automatique tels que le clustering K-Means, les arbres de décision, la forêt aléatoire et Naive Bayes.
Ce cours de formation en science des données avec R couvre les statistiques, les séries chronologiques, l'exploration de texte et une introduction à l'apprentissage en profondeur. Tout au long du cours de programmation R, vous mettrez en œuvre des cas d'utilisation réels dans les secteurs des médias, de la santé, des médias sociaux, de l'aviation et des ressources humaines.
La science des données est définie comme un "concept d'unification des statistiques, de l'analyse des données et de leurs méthodes associées" pour "comprendre et analyser des phénomènes réels" à l'aide de données. La formation en science des données utilise des techniques et des théories tirées de divers domaines dans les grands domaines des mathématiques, des statistiques, de la science des données et de l'informatique, y compris l'apprentissage automatique, la classification, l'analyse par grappes, l'exploration de données, les données et la visualisation.
Le cours de certification en science des données vous apprend à analyser et à visualiser divers ensembles de données, ainsi que différents algorithmes d'apprentissage automatique tels que le clustering K-Means, les arbres de décision, la forêt aléatoire et Naive Bayes.
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Catégorie : Informatique -- Développé par : Johns Hopkins University
Ce cours vous apprendra à programmer en R et à utiliser R pour une analyse efficace des données. Vous apprendrez à installer et à configurer les logiciels requis pour un environnement de programmation statistique, ainsi qu'à décrire les concepts génériques du langage de programmation tels qu'ils sont implémentés dans un langage statistique de haut niveau.
Le cours couvre des problèmes pratiques en calcul statistique, tels que la programmation en R, la lecture de données en R, l'accès aux packages R, l'écriture de fonctions R, le débogage, le profilage du code R, l'organisation et le commentaire du code R, etc. Des exemples de travaux d'actualité en analyse de données statistiques seront fournis.
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Foire aux questions (FAQ) sur la programmation en R
Aucune expérience préalable en programmation n'est nécessaire pour commencer la plupart des cours de programmation R.
Beaucoup de ces cours sont conçus pour initier les étudiants au langage de programmation R à partir d’un niveau de base, offrant les bases de la programmation et des statistiques à ceux qui n’ont aucune expérience préalable.
Terminer un cours de programmation R vous rapporte généralement un certificat d'achèvement. Ces certificats sont délivrés par la plateforme d'e-learning ou par l'établissement académique qui propose le cours et peuvent varier en forme et en validité.
Beaucoup de ces certificats sont reconnus par l’industrie et peuvent être utiles pour améliorer votre CV et vos perspectives d’emploi.
Oui, il est possible d'apprendre R par vous-même en utilisant des ressources gratuites disponibles en ligne telles que des didacticiels, des vidéos et la documentation officielle de R.
Cependant, un cours structuré pourrait vous offrir un parcours d'apprentissage plus cohérent et systématique, ainsi qu'un accès à des projets pratiques, des examens et éventuellement une interaction avec des instructeurs et d'autres étudiants.
Le temps nécessaire pour apprendre R à un niveau compétent peut varier en fonction du temps que vous passez à étudier et de votre expérience antérieure en programmation et en statistiques. Les cours peuvent varier de quelques semaines à plusieurs mois.
Pour acquérir des connaissances pratiques et approfondies, vous devrez peut-être consacrer plusieurs mois d’étude et de pratique.
R est un langage spécialement conçu pour l'analyse statistique et la visualisation de données, avec une vaste collection de packages et de bibliothèques disponibles. Il est particulièrement performant dans le domaine des statistiques et est largement utilisé dans la recherche universitaire, la science des données et la biotechnologie, entre autres domaines.
Bien que d’autres langages, comme Python, soient également populaires dans le domaine de l’analyse de données, R est préféré par ceux qui recherchent une solution plus spécialisée pour les statistiques.
