หลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุด 5 อันดับแรกปี 2022: ฉันจะเรียนรู้การเขียนโปรแกรม R ฟรีได้ที่ไหน

สุดยอดหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R เพื่อเรียนรู้ออนไลน์สำหรับปี 2022

R คือการคำนวณทางสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และภาษาคอมพิวเตอร์การแสดงภาพ แม้ว่าภาษาจะไม่ได้รับความนิยมเท่า Python แต่ภาษาก็ยังน่าสนใจและรวดเร็ว ทำให้เหมาะสำหรับการทำงานที่ซับซ้อนให้สำเร็จ

นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจทั่วโลกใช้ R อย่างไม่ต้องสงสัย ดังนั้น การเรียนรู้ R จึงเป็นสิ่งสำคัญหากคุณต้องการทำงานที่ร่ำรวยในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการเรียนรู้ของเครื่อง

R มีไวยากรณ์ที่เรียบง่ายเมื่อเปรียบเทียบกับภาษาคอมพิวเตอร์อื่นๆ ส่งผลให้การเรียนด้วยตนเองไม่ใช่เรื่องยาก การลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรออนไลน์คุณภาพสูงสองสามหลักสูตรอาจทำให้คุณเชี่ยวชาญภาษาได้อย่างรวดเร็ว

นี่ไม่ได้หมายความว่าคุณสามารถลงทะเบียนในหลักสูตรออนไลน์แบบสุ่มใดๆ หลักสูตรออนไลน์ส่วนใหญ่ที่อ้างว่าสอนภาษาโปรแกรม R เป็นโครงการหาเงิน คุณไม่น่าจะได้รับความรู้มากมายจากพวกเขา

ฉันจะช่วยคุณในการแก้ไขปัญหา บทความนี้จะเน้นเฉพาะหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุดที่ฉันพบว่ามีประโยชน์ในการพัฒนาความสามารถเชิงปฏิบัติของคุณ จากนั้นคุณสามารถเลือกหลักสูตรที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณมากที่สุดและเริ่มเรียนรู้ได้ทันที

สิ่งที่คุณควรรู้

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ส่วนใหญ่ ทุกคนสามารถเรียนได้ตลอดเวลา มีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรมภาษาอื่นมาก่อน (Python, C++, JavaScript เป็นต้น)

รายชื่อหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุด 2022

1. การเขียนโปรแกรมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย R

โปรแกรม Udacity Nanodegree นี้เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมที่สุดสำหรับการเรียนรู้ R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างไม่ต้องสงสัย

นอกจากสิ่งสำคัญของ R แล้ว คุณจะได้เรียนรู้ SQL (สำหรับการจัดการฐานข้อมูล) และ Git (สำหรับการควบคุมเวอร์ชัน) เมื่อสำเร็จ คุณจะได้รับทักษะที่สำคัญที่จะช่วยให้คุณประสบความสำเร็จในการประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เนื้อหาหลักสูตร

มีสามส่วนในโปรแกรมนี้:

1. บทนำสู่ SQL – ส่วนแรกจะให้ภาพรวมของ SQL คุณจะได้รับความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับหลักการของภาษาคิวรีที่มีโครงสร้างนี้ รวมถึงคำสั่ง SQL, JOIN, Aggregations และ Subqueries

หลังจากนั้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ SQL เพื่อจัดการกับความท้าทายทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง

2. บทนำสู่การเขียนโปรแกรม R – ส่วนที่สองจะแนะนำคุณเกี่ยวกับหลักการพื้นฐานของภาษาโปรแกรม R รวมถึงตัวแปร โฟลว์การควบคุม และฟังก์ชันต่างๆ

ในส่วนที่สองของหลักสูตร คุณจะได้เรียนรู้วิธีแสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้ ggplot2

3. บทนำสู่การควบคุมเวอร์ชัน – ส่วนสุดท้ายจะสาธิตวิธีใช้ Git เพื่อจัดการการควบคุมเวอร์ชันของโปรเจ็กต์ แชร์กับผู้อื่น และร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ความสามารถทั้งหมดเหล่านี้จำเป็นสำหรับทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและโปรแกรมเมอร์

มีการมอบหมายงานจำนวนมากในแต่ละหลักสูตรสามหลักสูตร รวมถึงการทดสอบและโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น คุณจะใช้ R เพื่อรวบรวม วิเคราะห์ และเห็นภาพข้อมูลจากโครงการแบ่งปันจักรยานของเมืองสามเมืองในสหรัฐฯ

การทำกิจกรรมเหล่านี้ให้สำเร็จจะช่วยให้คุณนำสิ่งที่ได้เรียนรู้ไปปฏิบัติจริงและได้รับประสบการณ์ที่มีคุณค่าจากการลงมือปฏิบัติจริง

ตาม Udacity คุณควรใช้สิบชั่วโมงต่อสัปดาห์ในโปรแกรมและคาดว่าจะใช้เวลาสามเดือนจึงจะเสร็จสมบูรณ์

อัตราการเรียนรู้ที่เสนออาจเร็วเกินไปสำหรับบางคน อย่างไรก็ตามหลักสูตรเป็นแบบเรียนด้วยตนเอง จากนั้นคุณสามารถสร้างตารางเรียนของคุณเองได้ โปรดจำไว้ว่ายิ่งคุณต้องการเวลามากเท่าใด ค่าเล่าเรียนของคุณก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น (ดูด้านล่าง)

ราคา

วิธีการกำหนดราคาของ Udacity เป็นแบบสมัครสมาชิก ค่าเล่าเรียนสำหรับโปรแกรมนี้คือ 399 ดอลลาร์ต่อเดือน แต่คุณอาจซื้อชุดรวมสามเดือนเพื่อลดต้นทุนลง 15% เป็น 339 ดอลลาร์ต่อเดือน

นั่นไม่ใช่ทั้งหมด คุณสามารถสร้างบัญชี (เช่นที่ฉันทำในส่วนด้านล่าง) เพื่อเข้าถึงส่วนลดส่วนบุคคลหรือตามบัญชี

ส่วนลดเหล่านี้อาจสูงถึง 75% ด้วยเหตุนี้ คุณสามารถลงทะเบียนในโปรแกรมระดับบนสุดนี้ได้เพียง $100 หรือน้อยกว่าทุกเดือน

2. หลักสูตร R ของ Datacamp

Datacamp เป็นแพลตฟอร์มการศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้แนวทางที่แปลกใหม่ แทนที่จะสอนนักเรียนผ่านเซสชันวิดีโอ Datacamp ใช้การเรียนรู้เชิงโต้ตอบแบบ gamified เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่สนุกสนานยิ่งขึ้น

วิธีนี้โดดเด่นในการรักษาความสนใจในการเรียนรู้ของฉัน ดังนั้น หากคุณเคยเรียนการเขียนโปรแกรม R มาหลายคลาสแต่เริ่มเบื่ออย่างรวดเร็ว คุณอาจต้องการลองใช้ Datacamp

เนื้อหาหลักสูตร

นอกจากหลักสูตร R แล้ว Datacamp ยังมีหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากมาย ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง

• บทนำสู่ R
• ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติ R
• การแสดงข้อมูลใน R
• การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน R
• ขูดเว็บด้วย R
• ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ R for Finance

หลักสูตรทั้งหมดจะจัดตามทักษะต่างๆ ซึ่งรวมถึง R Programming, Data Manipulation และ Marketing Analytics แทร็กทักษะเหล่านี้จะช่วยนักเรียนในการสำเร็จหลักสูตรตามลำดับที่ถูกต้อง

คุณจะอ่านคำแนะนำและทำงานให้เสร็จสมบูรณ์โดยใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวมบนเว็บ หากคุณติดขัด คุณสามารถรับคำใบ้หรือขอให้แพลตฟอร์มเปิดเผยวิธีแก้ปัญหาสำหรับคุณ โดยปกติคุณจะเรียนจบแต่ละหลักสูตรภายใน 4-6 ชั่วโมงหรือน้อยกว่า

หลังจากเรียนจบสองสามชั้นเรียนแล้ว คุณสามารถเริ่มทำงานในโครงการจริงได้ การมอบหมายเหล่านี้จะช่วยคุณในการสังเคราะห์ความรู้และทำความเข้าใจเกี่ยวกับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่ดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

จากการสังเกตของฉัน เนื้อหาหลักสูตรและโครงการเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น พวกเขาจะช่วยคุณในการสร้างความสามารถและความมั่นใจของคุณอย่างค่อยเป็นค่อยไป อย่างไรก็ตาม เนื้อหาของหลักสูตรไม่ได้เจาะลึกเป็นพิเศษ และการมอบหมายงานก็ไม่ได้มีความต้องการเป็นพิเศษ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับเนื้อหาที่ Udacity เสนอให้

ด้วยเหตุนี้ Datacamp จะช่วยเร่งความเร็วสำหรับผู้เริ่มต้นจนถึงระดับกลางแล้วจึงหยุด หากคุณต้องการเชี่ยวชาญในวิชานั้น ๆ คุณจะต้องลงทะเบียนในหลักสูตรที่เสนอโดยซัพพลายเออร์รายอื่น

โดยไม่คำนึงถึงข้อบกพร่อง Datacamp ก็คุ้มค่าที่จะสมัครรับข้อมูลอย่างแน่นอน ผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริงจะได้รับประโยชน์อย่างมากจากแนวทางการมีส่วนร่วมและหลักสูตรที่ครอบคลุมของ Datacamp

หากคุณสำเร็จหลักสูตร Datacamp ทั้งหมด คุณจะเชี่ยวชาญพื้นฐานและจะมีความมั่นใจในการเริ่มต้นเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

ราคา

เช่นเดียวกับ Udacity Datacamp จะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมรายเดือนแก่สมาชิก ต่อไปนี้เป็นแผนงานที่นักเรียนต้องเลือกหนึ่งแผน (เรียกเก็บเงินทุกปี)

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

แพ็คเกจมาตรฐานประกอบด้วยการเข้าถึงแบบไม่จำกัดในหลักสูตรกว่า 300 หลักสูตรของแพลตฟอร์ม (R, Python, Scala และอื่นๆ) รวมถึง 80+ โปรเจ็กต์และการฝึกอบรม Tableau, Power BI และ Oracle

แผนพรีเมียมนั้นเพียงพอสำหรับนักเรียนส่วนใหญ่ที่สนใจในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรม R

โปรดจำไว้ว่า การสมัครใช้งาน Datacamp มีการขายเป็นประจำ (อย่างน้อยหนึ่งครั้งต่อไตรมาส) ในช่วงเวลานั้น แผนพรีเมียมอาจมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า $5 ต่อเดือน

หากคุณยังลังเลว่า Datacamp เหมาะกับคุณหรือไม่ เราขอแนะนำให้คุณสร้างบัญชีฟรีเพื่อเข้าถึงบทเรียนแรกของแต่ละหลักสูตรได้ฟรี

3. หลักสูตร R ของ Dataquest

Dataquest เป็นคู่แข่งสำคัญของ Datacamp แพลตฟอร์มนี้ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงโต้ตอบแบบเดียวกับก่อนหน้านี้ ซึ่งให้ประสบการณ์ที่สมจริงแก่นักเรียน

ดังนั้น หากคุณเป็นมือใหม่ หลักสูตรของ Dataquest จะมีคุณค่ามาก

เนื้อหาหลักสูตร

Dataquest จะจัดชั้นเรียนการเขียนโปรแกรม R หลายสิบคลาสโดยเริ่มในเดือนธันวาคม 2021 โดยจะจัดเป็นเส้นทางทักษะ ซึ่งสร้างหลักสูตรเชิงตรรกะที่ช่วยให้นักเรียนเคลื่อนไหวได้ง่าย

ปัจจุบัน มีเส้นทางทักษะการเขียนโปรแกรม R ห้าเส้นทาง:

• Data Analyst in R – ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R และวิธีนำไปใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูลด้วย R – คุณจะได้เรียนรู้วิธีแสดงข้อมูลด้วย R ในเส้นทางทักษะนี้
• สถิติและความน่าจะเป็นด้วย R – เส้นทางทักษะนี้ครอบคลุมพื้นฐานของความน่าจะเป็นและสถิติ (สมมติฐาน การแจกแจง การอนุมานแบบเบย์) จากนั้นคุณจะใช้ R เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติ ทดสอบสมมติฐาน และจัดการฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น
• API และ Web Scraping ด้วย R – เส้นทางทักษะสุดท้ายนี้จะอธิบายวิธีรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ API และเว็บ

โดยทั่วไปแล้ว หลักสูตรของ Dataquest มีความหลากหลายน้อยกว่าของ Datacamp อย่างไรก็ตาม Dataquest กำลังขยายหลักสูตรอย่างแข็งขันในขณะนี้ ด้วยเหตุนี้ คุณอาจคาดว่าจะมีการเปิดตัวหลักสูตรเพิ่มเติมในอนาคตอันใกล้นี้

ประสบการณ์การศึกษานั้นคล้ายกับของ Datacamp มาก ในการเริ่มต้น คุณจะต้องอ่านคำแนะนำแบบข้อความและดำเนินการกำหนดโค้ดโดยใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวมบนเว็บ

นอกจากนี้ ฉันยังพบว่าคลาสของ Dataquest มีความลึกพอๆ กับของ Datacamp ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องหาหลักสูตรอื่นเพื่อรับทักษะการเขียนโปรแกรม R ขั้นสูง

ในทางกลับกัน Dataquest ให้ผู้ฝึกหัดป้อนช้อนน้อยกว่า Datacamp อย่างมาก คุณจะมีโอกาสมากขึ้นในการเขียนโค้ดทุกอย่างตั้งแต่ต้นจนจบ โครงสร้างราคาของ Dataquest เป็นพื้นฐาน แผนพรีเมียมเริ่มต้นที่ 33.25 ดอลลาร์ต่อเดือน (ชำระเป็นรายปี) หรือ 49 ดอลลาร์ต่อเดือน (เรียกเก็บเงินรายเดือน) หลังจากสมัครสมาชิก คุณจะสามารถเข้าถึงหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดบนแพลตฟอร์ม รวมถึงหลักสูตรใน R, Python และ SQL

จากประสบการณ์ของฉัน Dataquest เสนอส่วนลดแทบทุกเดือน การประหยัดเหล่านี้สามารถสูงถึง 50% ทำให้อัตราการสมัครสมาชิกรายเดือนลดลงเหลือ $16.5

นอกจากนี้ คุณสามารถสร้างบัญชีเพื่อทดสอบบทเรียนต่างๆ ได้ฟรี

4. การเขียนโปรแกรม R โดย Kirill Eremenko

หลักสูตร Udemy สองหลักสูตรของ Kirill Eremenko จะแนะนำคุณเกี่ยวกับพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R และสาธิตวิธีใช้ภาษาในการวิจัยสถิติและข้อมูล

ฉันได้เรียนหลายชั้นของเขาและชอบการอธิบายปัญหาอย่างตรงไปตรงมาของเขา เป็นผลให้ฉันไม่ลังเลเลยที่จะแนะนำเขาให้คุณ

4.1) R Programming AZ: R สำหรับ Data Science พร้อมแบบฝึกหัดจริง!

หลักสูตรแรกในชุดจะครอบคลุมพื้นฐาน ต่อไปนี้เป็นบทสรุปของเนื้อหาที่ครอบคลุมในหลักสูตร

• หลักการพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม (ตัวแปร, ตัวดำเนินการ, ขั้นตอนการควบคุม)
• พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R (เวกเตอร์ ฟังก์ชัน แพ็คเกจ)
• เมทริกซ์: A Deep Dive (ปฏิบัติการ, การสร้างภาพ, ฯลฯ)
• เฟรมของข้อมูล
• การแสดงภาพขั้นสูงของ GGPlot2
• วิธีแก้ปัญหาโดยละเอียดสำหรับการบ้าน

เนื้อหาวิดีโอมีความยาวทั้งสิ้น 10.5 ชั่วโมง นอกเหนือจากเซสชันวิดีโอแล้ว คิริลล์ยังได้รวมแบบฝึกหัดที่หลากหลายตามสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อช่วยให้คุณมีความเข้าใจในการปฏิบัติจริง

ตัวอย่างเช่น คุณจะใช้โปรแกรม R เพื่อตรวจสอบงบการเงินและข้อมูลบ็อกซ์ออฟฟิศจากภาพยนตร์ หลังจากเสร็จสิ้นการมอบหมาย คุณสามารถดูโซลูชันวิดีโอ ซึ่งจะแนะนำคุณผ่านแต่ละขั้นตอนในเชิงลึก ด้วยเหตุนี้ คุณจะสามารถเข้าถึงทรัพยากรการเรียนรู้ทั้งหมดที่จำเป็นในการควบคุม R

รีวิว: 4.6/5.0, นักเรียน: 221000+

4.2) การเขียนโปรแกรม R: การวิเคราะห์ขั้นสูงใน R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลักสูตรที่สองมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนใหญ่ใน R ต่อไปนี้เป็นหัวข้อหลักที่ครอบคลุมในหลักสูตรนี้

• การจัดเตรียมข้อมูล (Learn to prepare data for analysis in R)
• การใส่ความโดยใช้ค่ามัธยฐาน (เพื่อแทนที่ข้อมูลที่ขาดหายไป)
• เจาะลึกรายการของ R (วันที่-เวลา นำเข้าข้อมูลลงใน R สร้างพล็อตอนุกรมเวลา ฯลฯ)
• Family of Functions “Apply” + Nesting Functions

หลักสูตรนี้สั้นกว่าหลักสูตรแรกอย่างมาก (ความยาวเพียง 6 ชั่วโมง) เนื่องจากครอบคลุมหัวข้อน้อยกว่ามาก อย่างไรก็ตาม ผู้สอนจะเจาะลึกในแต่ละแนวคิดและเสนอกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อช่วยปรับปรุงความเข้าใจของคุณ

โดยรวมแล้วทั้งสองหลักสูตรนั้นเป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น หากคุณกำลังมองหาหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่มีราคาสมเหตุสมผล ฉันเชื่อว่าชุดนี้ควรค่าแก่การดู

รีวิว: 4.6/5.0, นักเรียน : 53000+

5. วิทยาศาสตร์ข้อมูล: ฐานรากโดยใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน R

หากคุณกำลังมองหาการศึกษาที่เป็นทางการมากขึ้น ความเชี่ยวชาญพิเศษของ Coursera จาก John Hopkins University อาจเหมาะสำหรับคุณ คุณจะได้รับคำแนะนำผ่านเครื่องมือและแนวทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย R โดยนักวิชาการด้านชีวสถิติสามคน

ตามคำอธิบายหลักสูตร ไม่มีข้อกำหนดสำหรับโปรแกรมนี้ ความคิดเห็นของนักเรียนในทางกลับกันพูดแตกต่างออกไป

ก่อนที่จะลงทะเบียนในโปรแกรมนี้ ขอแนะนำให้คุณมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมบ้าง

เนื้อหาหลักสูตร

หลักสูตรย่อยต่อไปนี้เป็นส่วนหนึ่งของความเชี่ยวชาญพิเศษนี้:

1. กล่องเครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – ผู้เข้าร่วมจะได้เรียนรู้วิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก ตลอดจนวิธีการใช้เครื่องมือที่จำเป็น เช่น Git และ RStudio

2. R Programming – โดยพื้นฐานแล้ว คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R ในหลักสูตรนี้

สิ่งแรกที่คุณต้องทำคือตั้งค่าสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมเชิงสถิติของคุณ ในหน้าถัดไป คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดการเขียนโปรแกรม รวมถึงฟังก์ชัน แพ็คเกจ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

3. การรับและทำความสะอาดข้อมูล – ในหลักสูตรที่สาม นักเรียนจะได้เรียนรู้วิธีรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บ, API และแหล่งข้อมูลอื่นๆ

จากนั้น คุณจะสามารถเข้าใจว่าข้อมูลที่สะอาดและขัดเกลามีประโยชน์ต่อการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร

4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิง สำรวจ – เทคนิคการสำรวจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจะครอบคลุมในหลักสูตรที่สี่ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่ซับซ้อนและการประเมินสมมติฐาน ระบบพล็อต R และหลักการสร้างภาพข้อมูลจะถูกนำมาใช้ด้วย

5. การวิจัยที่ทำซ้ำ ได้ – เซสชั่นสุดท้ายจะครอบคลุมเครื่องมือและขั้นตอนที่จำเป็นในการสร้างรายงานการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำซ้ำได้ คุณจะมีความเข้าใจมากขึ้นว่าทำไมความสามารถในการทำซ้ำจึงเป็นประโยชน์ต่อชุมชน

โดยทั่วไป คุณจะได้ศึกษาการเขียนโปรแกรม R และทำความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ โปรแกรมมีความละเอียดถี่ถ้วน คุณอาจพบว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีหลักสูตรการเขียนโปรแกรม R อื่นเลย

จอห์น ฮอปกินส์ แนะนำให้ใช้เวลาแปดชั่วโมงต่อสัปดาห์ในหลักสูตรนี้ ซึ่งจะใช้เวลาห้าเดือนกว่าจะเสร็จ

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโปรแกรมเป็นแบบกำหนดจังหวะเอง คุณสามารถเปลี่ยนตารางเรียนได้ตามต้องการ หากคุณตัดสินใจว่าอัตราการก้าวที่แนะนำนั้นเร็วเกินไป

คุณสามารถตรวจสอบโปรแกรมได้ฟรี หรือคุณสามารถลงทะเบียนทั้งหลักสูตรได้ในราคา $49 ต่อเดือน ซึ่งรวมถึงงานที่ให้คะแนนและใบรับรองดิจิทัล

6. การแสดงข้อมูลและแดชบอร์ดด้วย R Specialization

ความเชี่ยวชาญพิเศษของ Coursera นี้จะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการแสดงข้อมูลและสร้างแดชบอร์ดที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ R เช่นเดียวกับหลักสูตร 4 คุณจะได้รับคำแนะนำจากผู้สอนอาวุโสของ John Hopkins University

เนื้อหาหลักสูตร

โครงการหลักหนึ่งโครงการและหลักสูตรย่อยสี่หลักสูตรประกอบเป็นความเชี่ยวชาญพิเศษนี้:

1. เริ่มต้นใช้งาน Data Visualization ใน R – หลักสูตรแรกจะสอนทักษะพื้นฐานที่จำเป็นในการสร้างภาพข้อมูลใน R คุณจะเชี่ยวชาญในสาระสำคัญของการเขียนโปรแกรม R รวมถึงไวยากรณ์ R พื้นฐาน ฟังก์ชัน และกรอบข้อมูล

จากนั้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าข้อมูลไปยัง R แก้ไขโดยใช้เครื่องมือต่างๆ และสรุปหลักสูตรด้วยการทำรายงานง่ายๆ

2. การสร้างภาพข้อมูลใน R ด้วย ggplot2 – หลักสูตรที่สองมีไว้สำหรับ ggplot2 เท่านั้น แพ็คเกจนี้จะใช้ในการดูและขัดเกลาข้อมูลโดยใช้วิธีการต่างๆ (รวมถึงซอฟต์แวร์แก้ไขกราฟิกเวกเตอร์ของบริษัทอื่น)

3. การสร้างภาพข้อมูลขั้นสูงด้วย R – หลักสูตรที่สามจะรับเมื่อหลักสูตรที่สองสิ้นสุดลง การตรวจสอบแพ็คเกจ R อื่นๆ จะทำให้คุณเข้าใจถึงความเป็นไปได้ของการแสดงข้อมูลที่มีมากขึ้น ต่อมาในหลักสูตร คุณจะพัฒนาแผนที่อวกาศใน R และฟิกเกอร์แอนิเมชั่น

4. การเผยแพร่การสร้างภาพข้อมูลใน R ด้วย Shiny และ FlexDashboard – บทเรียนสุดท้ายจะครอบคลุมถึงวิธีใช้ Shiny เพื่อแสดงภาพข้อมูลและสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบเพื่อช่วยให้ผู้ชมได้รับข้อมูลเชิงลึก

5. Capstone – โครงการขนาดใหญ่นี้จะช่วยให้คุณนำสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปปฏิบัติ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ R เพื่อสร้างช่วงของการสร้างภาพข้อมูลเพื่อถ่ายทอดเรื่องราวที่น่าดึงดูดใจโดยใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

ตรงกันข้ามกับหลักสูตรอื่นๆ ในรายการนี้ หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่การสร้างภาพข้อมูลโดยใช้ R เท่านั้น นอกเหนือจากเซสชันวิดีโอและการอ่านแล้ว หลักสูตรยังประกอบด้วยหลายโครงการและโครงการขนาดใหญ่ที่ช่วยให้คุณสามารถนำทักษะที่ได้มาใหม่มาสู่ ทดสอบ.

ดังนั้น หากคุณรู้สึกว่าคุณยังบกพร่องในด้านนี้ คุณอาจต้องการพิจารณาติดตามความเชี่ยวชาญนี้

ในแง่ของความเร็ว คุณควรคาดหวังว่าจะใช้เวลาห้าชั่วโมงในแต่ละสัปดาห์ในหลักสูตร ซึ่งจะใช้เวลาสี่เดือนกว่าจะเสร็จ อย่างไรก็ตาม หากคุณเป็นคนอ่านเร็ว ฉันเชื่อว่าคุณอาจจะอ่านจบเร็วกว่านี้มาก

เนื่องจากหลักสูตรวิดีโอสั้นและใช้เวลาเรียนส่วนใหญ่ไปกับการอ่าน

การตรวจสอบหลักสูตรรองทั้งหมดนั้นฟรี อีกทางเลือกหนึ่งคือ $49 ต่อเดือน คุณสามารถสมัครรับข้อมูลโปรแกรมทั้งหมดได้

Coursera Plus

จากความครอบคลุมของบทความนี้เกี่ยวกับหลักสูตรพิเศษของ Coursera คุณอาจสนใจมากกว่าหนึ่งโปรแกรม หากเป็นกรณีนี้ เราขอแนะนำให้คุณสมัครสมาชิก Coursera Plus

Coursera Plus จะให้การเข้าถึงที่สมบูรณ์ (ไม่ใช่แค่การตรวจสอบ) ไปยังแพลตฟอร์ม Coursera สำหรับหลักสูตรและความเชี่ยวชาญพิเศษมากกว่า 3,000 รายการ จากนั้นคุณสามารถลงทะเบียนในแต่ละโปรแกรมได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องเสียค่าสมาชิกโปรแกรมแยกต่างหาก

นอกจากนี้ การเป็นสมาชิก Coursera Plus เริ่มต้นที่ 399 ดอลลาร์ต่อปี (หรือ 33.25 ดอลลาร์ต่อเดือนโดยเฉลี่ย) ซึ่งถูกกว่าการสมัครสมาชิกรายบุคคล (39-79 ดอลลาร์) ผลลัพธ์ที่ได้คือ Coursera Plus ให้ความคุ้มค่ามากกว่า

หากคุณเป็นนักเรียนที่ขยัน การสมัคร Coursera Plus เป็นเรื่องง่าย

ลิงค์ด่วน:

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

บทสรุป: หลักสูตรการเขียนโปรแกรม R ที่ดีที่สุด 2022

ซึ่งเป็นการสรุปรายชื่อหลักสูตร R ชั้นนำที่จะดำเนินการในปีนี้และใบรับรอง R ที่ดีที่สุดที่ควรดำเนินการ ฉันอยากจะแนะนำให้คุณประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือชีวสารสนเทศโดยเลือกจากรายการนี้

หลักสูตรส่วนใหญ่จะให้คะแนนสูงและไม่จำเป็นต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้นใดๆ ซึ่งควรเป็นแรงบันดาลใจให้คุณก้าวไปสู่เส้นทางของคุณ เมื่อคุณได้รับความมั่นใจและศึกษาอย่างถูกต้องแล้ว คุณอาจต้องการได้รับการรับรอง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม คุณสามารถตรวจสอบใบรับรอง R

เมื่อคุณสร้างตัวเองเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน R และพร้อมที่จะสมัครงานแล้ว คุณสามารถเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์ R เพื่อที่จะได้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในฝันของคุณ

หากคุณรู้จักหลักสูตรที่ได้รับคะแนนสูงเพิ่มเติมซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อชุมชน R โปรดโพสต์ในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง