Was ist R-Programmierung?

R-Programmierung ist die Verwendung der Computersprache R für statistische Analysen und grafische Darstellungen. R wird häufig in Unternehmen und Forschungseinrichtungen eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu visualisieren und dann Berichte zu erstellen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können. Die R-Programmierung gewinnt angesichts der Ausweitung von Big Data für die Analyse immer mehr an Bedeutung.

Warum R-Programmierung lernen?

Es ist wichtig, die R-Programmierung zu erlernen, wenn Sie in der Lage sein wollen, Computerprogramme zu erstellen, die Daten verarbeiten und sie in verwertbare Informationen umwandeln. Unternehmen verfügen oft über große Datenmengen, sind aber nicht in der Lage zu verstehen, was diese bedeuten. Mit Programmen, die mit R geschrieben wurden, können Sie Bayes'sche Statistiken und grafische Analysen u. a. für die Geschäftsanalytik, die öffentliche Gesundheitsversorgung und die medizinische Forschung erstellen. Das Erlernen von R ist ein Bestandteil des Erlernens der Datenverarbeitung, so dass ein weiterer Grund für das Erlernen der R-Programmierung darin besteht, einige der Grundlagen zu erlernen, bevor man sich tiefer in das Informatikstudium hineinwagt.

Was sind typische Berufe, in denen die R-Programmierung eingesetzt wird?

Typische Berufe, in denen die R-Programmierung zum Einsatz kommt, sind die Geschäftsanalytik, Finanzdienstleistungen und die medizinische Forschung. Es ist auch eine Fähigkeit, die in vielen Rollen der Datenverarbeitung verwendet wird. Die R-Programmierung holt Informationen aus großen Datenmengen heraus. Daher werden in allen Bereichen, in denen statistische Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen erforderlich sind, kompetente R-Programmierer benötigt, um die erforderlichen Analysen und Berichte zu erstellen. Eine gewisse Erfahrung mit der R-Programmierung ist nützlich für Personen, die Programmierteams leiten oder Berichte anfordern, die mit in R geschriebenen Programmen erstellt wurden. Da die Big Data-Analyse in immer mehr Bereichen an Bedeutung gewinnt, wird die R-Programmierung am Arbeitsplatz immer wertvoller.

Wie können Ihnen Online-Kurse beim Erlernen der Programmierung helfen?

Online-Kurse können Ihnen helfen, die R-Programmierung zu erlernen, indem sie die Grundlagen der Sprache vermitteln, die Zusammenhänge zwischen der Sprache und Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen aufzeigen und Projekte anbieten, mit denen Sie zeigen können, was Sie gelernt haben. Die Kurse werden auf allen Niveaus angeboten, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Viele von ihnen bereiten Sie auf eine weitere Tätigkeit in der Datenverarbeitung vor oder ermöglichen Ihnen, eine Spezialisierung oder ein Zertifikat zu erwerben.

Was sind die Vorteile eines Onlinekurses in R-Programmierung?

Online-Kurse zur R-Programmierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue R-Programmierkenntnisse zu erlernen. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an R-Programmierkursen, die von Top-Universitäten und führenden Unternehmen der Branche angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind.

Welche R-Programmierkurse eignen sich am besten für die Aus- und Weiterbildung von Arbeitnehmern oder der Belegschaft?

Wenn Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter in der R-Programmierung verbessern möchten, ist es wichtig, einen Kurs zu wählen, der ihren aktuellen Fähigkeiten und Lernzielen entspricht. Unser Skills Dashboard ist ein unschätzbares Instrument zur Ermittlung von Qualifikationslücken und zur Auswahl des am besten geeigneten Kurses für eine effektive Fortbildung. Um ein umfassendes Verständnis dafür zu erlangen, wie unser Kurs Ihren Mitarbeitern zugute kommen kann, sollten Sie sich die von uns angebotenen Unternehmenslösungen ansehen. Entdecken Sie hier mehr über unsere maßgeschneiderten Programme bei Coursera für Unternehmen.

Beliebte R-Programmierung-Kurse – R-Programmierung online lernen

Erkunden Sie den R Programmier-Kurskatalog

Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tidyverse (R Package), Rmarkdown, R Programming, Ggplot2, Data Import/Export, Data Analysis, Data Wrangling, Data Manipulation, Data Visualization Software, Data Science, Data Storytelling, Statistical Analysis, Relational Databases, Data Cleansing, Data Transformation, Statistical Programming, Statistical Reporting, Data Integration, Software Installation, Debugging
4,1
Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
52 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Datenvisualisierung & Dashboarding mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Streudiagramme, Wärmekarten, Plotly, Datenkompetenz, Rmarkdown, Dashboard, Storyboarding, Ggplot2, Datenmanipulation, Analyse räumlicher Daten, Shiny (R-Paket), Plot (Grafiken), Daten importieren/exportieren, Tidyverse (R-Paket), R-Programmierung, Statistische Visualisierung, Datenvisualisierung
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
429 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Erste Schritte mit Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Datenanalyse, Skripting, Pandas (Python-Paket), NumPy, Objektorientierte Programmierung (OOP), Python-Programmierung, Algorithmen, Datenmanipulation, Grundsätze der Programmierung, Jupyter
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
1565 Bewertungen
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Datenverarbeitung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Datenwrangling, Unüberwachtes Lernen, Pandas (Python-Paket), Datenkompetenz, Matplotlib, Überwachtes Lernen, Dashboard, Plotly, Professionelles Netzwerken, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Generative KI, Jupyter, SQL, Explorative Datenanalyse, Data-Mining, Datenvisualisierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
143.030 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Data Analyst
Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Excel-Formeln, Statistische Analyse, Datenanalyse, IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Datenwrangling, Plotly, Matplotlib, Big Data, Prädiktive Modellierung, Generative KI, Jupyter, SQL, Professionelles Netzwerken, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
91.721 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Imperial College London
Statistische Analyse mit R für die öffentliche Gesundheit
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Deskriptive Statistik, Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Datenanalyse, Korrelationsanalyse, Statistische Analyse, Statistische Modellierung, Epidemiologie, Datenkompetenz, Statistisches Programmieren, Analytische Fähigkeiten, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Stichproben (Statistik), Biostatistik, Statistische Software, R-Programmierung, Öffentliche Gesundheit, Statistik, Explorative Datenanalyse
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
2018 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Einführung in die C-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Betriebssysteme, Computer Programmierung, System Programmierung, Datenstrukturen, C (Programmiersprache), Instandhaltbarkeit, Simulationen, Programm-Entwicklung, Befehlszeilen-Schnittstelle, Softwareentwicklung, Fehlersuche, Algorithmen, Entwicklungsumgebung, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Software-Ingenieur, Benutzeroberfläche (UI), Daten importieren/exportieren, Software-Tests, Pseudocode
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
7296 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
Einführung in die R-Programmierung und Tidyverse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Software-Installation, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Datenwrangling, Statistisches Programmieren, Rmarkdown, Fehlersuche, Datenmanipulation, Ggplot2, Tidyverse (R-Paket), R-Programmierung, Statistische Berichterstattung
4,2
Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
47 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Universidad Nacional Autónoma de México
Introducción a Data Science: Programación Estadística con R
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, Statistical Programming, Ggplot2, Data Manipulation, Simulations, Statistical Software, Data Science, Data Visualization, Graphing, Programming Principles, Data Import/Export, Scripting, Data Structures, Software Installation, Package and Software Management
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
8490 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
Python für jedermann
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Computer Programmierung, Datenvisualisierungssoftware, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Skriptsprachen, Netzwerkprotokolle, Datenmodellierung, Python-Programmierung, JSON, Datenbank-Design, Restful API, Datenmanipulation, Web Scraping, Grundsätze der Programmierung, Daten importieren/exportieren, SQL, Datenverarbeitung, Webdienste, Erhebung von Daten, Relationale Datenbanken
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
277.405 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Datenverarbeitung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenwrangling, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Plotly, Rmarkdown, Merkblatt (Software), Versionskontrolle, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Datenmanipulation, Knitr, Shiny (R-Paket), Plot (Grafiken), R-Programmierung, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
50.781 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of Toronto
Programmieren lernen: Die Grundlagen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Datenstrukturen, Python-Programmierung, Fehlersuche, Software-Dokumentation, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Dateiverwaltung, Grundsätze der Programmierung, Programm-Entwicklung
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
6678 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate