Курсы по языку программирования R: с чего начать

Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите

Я предпочитаю
0%
Работать самостоятельно и не зависеть от других
Работать в команде и рассчитывать на помощь коллег
Организовывать и контролировать процесс работы

Введение в язык программирования R

Язык программирования R широко используется в статистике, анализе данных и машинном обучении. Он известен своей мощной экосистемой библиотек и пакетов, которые облегчают обработку и визуализацию данных. Если вы новичок и хотите освоить R, важно выбрать правильные курсы, которые помогут вам быстро и эффективно освоить этот язык.

R был разработан для статистического анализа и графической визуализации данных. Он предоставляет множество инструментов для работы с данными, включая функции для манипуляции данными, статистического моделирования и создания графиков. Благодаря своей открытой природе, R имеет обширное сообщество пользователей и разработчиков, которые постоянно создают новые пакеты и расширения.

Кинга Идем в IT: пошаговый план для смены профессии

Основные критерии выбора курсов

Уровень сложности

При выборе курсов важно учитывать ваш текущий уровень знаний. Для новичков лучше всего подойдут курсы, которые начинаются с основ и постепенно переходят к более сложным темам. Если вы уже имеете опыт в программировании, возможно, вам подойдут более продвинутые курсы, которые охватывают специфические аспекты R, такие как машинное обучение или биоинформатика.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео
skypro youtube speaker

Формат обучения

Онлайн-курсы могут быть в формате видео-лекций, текстовых материалов или интерактивных упражнений. Выберите формат, который вам наиболее удобен и эффективен. Видео-лекции позволяют визуально воспринимать информацию и следовать за инструкциями преподавателя, тогда как текстовые материалы могут быть полезны для более глубокого изучения и повторения материала.

Продолжительность и интенсивность

Некоторые курсы могут быть короткими и интенсивными, а другие — более длительными и менее насыщенными. Определите, сколько времени вы готовы посвятить обучению, и выберите курс, который соответствует вашему графику. Интенсивные курсы могут быть полезны для быстрого освоения основ, тогда как длительные курсы позволяют более глубоко изучить материал и закрепить знания.

Сертификаты и аккредитация

Некоторые курсы предлагают сертификаты по окончании, что может быть полезно для вашего резюме. Убедитесь, что курс аккредитован и признан в профессиональной среде. Сертификаты могут стать дополнительным преимуществом при поиске работы или продвижении по карьерной лестнице.

Рекомендованные онлайн-курсы для начинающих

Coursera: "R Programming" от Johns Hopkins University

Этот курс является частью специализации "Data Science" и охватывает основные концепции программирования на R, включая работу с данными, написание функций и использование пакетов. Курс включает видео-лекции, практические задания и предоставляет сертификат по окончании. Преподаватели курса — опытные специалисты в области анализа данных, что гарантирует высокое качество обучения.

edX: "Introduction to R for Data Science" от Microsoft

Курс от Microsoft на платформе edX предлагает введение в R для анализа данных. Он охватывает основы языка, работу с данными и визуализацию. Курс включает интерактивные упражнения и предоставляет сертификат по окончании. Преимущество этого курса — его акцент на практическое применение R в реальных проектах, что позволяет сразу же применять полученные знания на практике.

DataCamp: "Introduction to R"

DataCamp предлагает интерактивные курсы, которые позволяют учиться, выполняя практические задания прямо в браузере. Курс "Introduction to R" охватывает основные концепции и предоставляет множество примеров и упражнений для закрепления материала. DataCamp также предлагает систему прогресса, которая помогает отслеживать ваше обучение и мотивирует продолжать изучение.

Udemy: "R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises!"

Этот курс на Udemy предлагает комплексное введение в R с акцентом на практические упражнения. Курс включает видео-лекции, задания и предоставляет сертификат по окончании. Преимущество этого курса — его доступность и возможность учиться в своем темпе, что особенно важно для тех, кто совмещает обучение с работой или другими обязанностями.

Полезные ресурсы и сообщества

RStudio

RStudio — это интегрированная среда разработки (IDE) для R, которая упрощает написание и выполнение кода. На сайте RStudio вы найдете множество ресурсов, включая документацию, учебные материалы и блоги. RStudio также предлагает различные плагины и расширения, которые делают работу с R еще более удобной и эффективной.

Stack Overflow

Stack Overflow — это популярное сообщество разработчиков, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от опытных программистов. Используйте теги "R" и "RStudio" для поиска релевантных вопросов и ответов. Участие в сообществе Stack Overflow поможет вам быстро решать возникающие проблемы и получать советы от экспертов.

R-bloggers

R-bloggers — это агрегатор блогов, посвященных R. Здесь вы найдете статьи, учебные материалы и новости, которые помогут вам углубить свои знания и оставаться в курсе последних тенденций. Блоги часто содержат примеры кода и практические советы, которые могут быть полезны в повседневной работе с R.

Книги и учебные пособия

Некоторые из лучших книг для изучения R включают "R for Data Science" от Hadley Wickham и Garrett Grolemund и "The Art of R Programming" от Norman Matloff. Эти книги предлагают глубокое погружение в язык и множество примеров для практики. Книги могут стать отличным дополнением к онлайн-курсам, предоставляя более детальное объяснение концепций и методов.

Заключение и советы по обучению

Изучение R может быть увлекательным и полезным процессом, особенно если вы выберете правильные курсы и ресурсы. Начните с основ, постепенно переходя к более сложным темам. Не забывайте практиковаться и участвовать в сообществах, чтобы обмениваться опытом и получать поддержку. Удачи в вашем обучении! 🚀

Практика — ключ к успеху в изучении любого языка программирования. Регулярно выполняйте упражнения и проекты, чтобы закрепить свои знания. Участвуйте в онлайн-сообществах и форумах, чтобы получать советы и делиться своим опытом с другими. Помните, что обучение — это непрерывный процесс, и всегда есть что-то новое, чему можно научиться.

Читайте также

Проверь как ты усвоил материалы статьи
Пройди тест и узнай насколько ты лучше других читателей
Какой курс на платформе Coursera предлагает введение в R от Johns Hopkins University?
1 / 5