R için en iyi 9 kurs
İlgilendiğiniz konu ister veri bilimi, makine öğrenimi ve istatistik olsun, size R’yi öğretecek bir kurs var.
Veri bilimi dünyasında programlanacak en popüler dillerden biri R’dir. En son RedMonk derecelendirmelerine göre, en popüler 12. programlama dilidir .
Kullanıcıların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmelerine yardımcı olur, bu da onu istatistiksel işlemleri yürütmek için standart dil haline getirmiştir. Onu veri biliminde kullanılan diğer dillerden ayıran özelliklere sahiptir.
İlk olarak 1993 yılında Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirilmiştir. S dili gibi, R de bir GNU projesidir, ancak S’nin farklı bir uygulamasıdır. Önemli farklılıklar olmakla birlikte, S için yazılan çoğu kod R altında değiştirilmeden çalışır.
S dili, bu aktiviteye katılmak için açık kaynak bir yol sunarken istatistiksel metodolojide araştırma yapmak için kullanılır.
Neden R öğreniyorsunuz?
Daha önce de belirtildiği gibi, R istatistiksel hesaplamada mükemmeldir. Veri görselleştirmenin R kullanarak Python’dan daha kolay olduğu bilinmektedir. Ayrıca görselleştirme, raporlama ve etkileşim gibi alanlarda görevleri gerçekleştirmeyi kolaylaştıran yerleşik işlevselliğe ve kullanışlı araçlara sahiptir.
Finans, küme analizi, yüksek performanslı bilgi işlem (HPC), istatistik, makine öğrenimi ve veri bilimi için 2.000’den fazla ücretsiz açık kaynak kitaplığı vardır. R açık kaynaktır, bu nedenle kullanıcılar özgürce kurabilir, kullanabilir, güncelleyebilir, klonlayabilir, değiştirebilir ve yeniden dağıtabilir. Aynı zamanda çapraz platformdur, dolayısıyla Windows, Mac OS X ve Linux üzerinde çalışır. Ayrıca Microsoft Excel, Microsoft Access, MySQL, SQLite, Oracle ve diğerlerinden veri alabilir.
Python, yeni başlayanlar için arkadaş canlısı olmasıyla bilinir. Bununla birlikte, R’nin sözdizimini anladığınızda, veri işleme ve analizi akılda tutularak tasarlandığından, veri biliminin temellerini öğrenmede büyük bir avantaj sağladığını öğrenirsiniz.
Dünya çapındaki kuruluşlar R’yi veri manipülasyonu ve analizi göz önünde bulundurarak kullanır.
R için en iyi kurslar nelerdir?
İnsanların bu güçlü dili öğrenmek için alabileceği birçok çevrimiçi kurs var. Aşağıda en iyilerinden bir seçim var.
R Programlama AZ: R Gerçek Alıştırmalarla Veri Bilimi İçin!
Sağlayıcı: Udemy
URL: https://www.udemy.com/course/r-programming/
Kurs süresi: 10.5 saat
Bu adım adım kurs, öğrencilerin R’de programlamayı öğrenmelerine yardımcı olur. Programlamanın temel ilkelerini ve değişkenlerin nasıl oluşturulacağını öğretir. Kursun bazı bölümleri size R Studio’yu nasıl kullanacağınızı ve onu tercihlerinize göre nasıl özelleştireceğinizi öğretir. Ayrıca R’de finansal, istatistiksel ve spor verilerinde uygulama vardır. Öğrenciler ayrıca Normal dağılım ve Büyük Sayılar Kanunu hakkında bilgi edineceklerdir.
R Programlama
Sağlayıcı: Coursera
URL: https://www.coursera.org/learn/r-programming
Kurs Süresi: 57 saat
Bu derste, öğrenciler R’de programlamayı ve veri analizi gibi amaçlar için kullanmayı öğrenirler. Öğrenciler, istatistiksel bir programlama ortamı için gerekli yazılımı nasıl kuracaklarını ve yapılandıracaklarını öğrenirler ve üst düzey bir istatistiksel dilde uygulandıkları için genel programlama dili kavramlarını tanımlarlar.
Kurs, R’de programlama, R’ye veri okuma, R paketlerine erişim, R fonksiyonları yazma, hata ayıklama, R kodunun profilini çıkarma ve R kodunu organize etme ve yorumlama dahil olmak üzere istatistiksel hesaplamadaki pratik konuları kapsar. İstatistiksel veri analizindeki konular, çalışma örnekleri sağlayacaktır.
R ile Veri Bilimi için Programlama
Sağlayıcı: Udacity
URL: https://www.udacity.com/course/programming-for-data-science-nanodegree-with-R–nd118
Kurs Süresi: Haftada 10 saatten 3 ay
Bu nano derece programı, öğrencilerin veri biliminde bir kariyer için gerekli programlama temellerini öğrenmelerine yardımcı olur. Programın sonunda öğrenciler R, SQL, Komut Satırı ve Git’i kullanacaktır.
Giriş programının üç modülü vardır: SQL’e Giriş, R Programlamaya Giriş ve Sürüm Kontrolüne Giriş. R Programlama modülü, veri yapıları, değişkenler, döngüler ve işlevler gibi temel bilgileri öğretir. Öğrenciler, popüler veri görselleştirme kitaplığı ggplot2’de verileri görselleştirmeyi öğrenecekler.
Veri Bilimi: R Temelleri
Sağlayıcı: edX
URL: https://www.edx.org/course/data-science-r-basics
Kurs Süresi: 8 hafta, haftada 1-2 saat
Bu, Veri Biliminde Profesyonel Sertifika Programına götüren çok bölümlü bir kursun ilk bölümüdür. Öğrencilere R programlamanın temellerini tanıtır ve serinin ilerleyen bölümlerinde olasılık, çıkarım, regresyon ve makine öğrenimi gibi kavramların işlendiği daha derinlemesine kursların yolunu açan bir temel oluşturur.
Öğrenciler, R programlama, dplyr ile veri düzenleme, ggplot2 ile veri görselleştirme, UNIX/Linux ile dosya organizasyonu, git ve GitHub ile sürüm kontrolü ve RStudio ile yeniden üretilebilir belge hazırlamayı içeren bir beceri seti geliştirebilirler.
R Uzmanlığı ile İstatistik
Sağlayıcı: Coursera
URL: https://www.coursera.org/specializations/statistics
Kurs Süresi: Haftada 3 saatten 7 ay
Bu kursta Duke Üniversitesi’nden beş modül vardır. Bunlar, Olasılığa ve Veriye Giriş, Çıkarımsal İstatistik, Doğrusal Regresyon ve Modelleme , Bayes İstatistikleri ve R Bitirme ile İstatistiktir.
Bitirme projesi, kurs ekibinin özel bilimsel/işle ilgili sorusunu yanıtlayan R kullanan bir analiz olacaktır. Öğrencilere büyük ve karmaşık bir veri seti sağlanacak ve analiz, önceki derslerde tanıtılan çeşitli yöntem ve tekniklerin uygulanmasını gerektirecektir.
R Programcı
Sağlayıcı: Datacamp
URL: https://www.datacamp.com/tracks/r-programmer
Kurs Süresi: 44 saat
Bu kurs, başarılı bir şekilde yazılım geliştirmek, verileri karıştırmak ve R’de gelişmiş veri analizi yapmak için gereken programlama becerilerini sağlar. Öğrencilerin önceden kodlama deneyimine ihtiyaçları yoktur ve verileri nasıl manipüle edeceklerini, verimli R kodu yazmayı ve tarih ve tarih dahil olmak üzere zorlu verilerle çalışmayı öğreneceklerdir. API’leri kullanarak zaman verileri, metin verileri ve web verileri.
Öğrencilerin web geliştirme, veri analizi ve görev otomasyonu gibi önemli programcı görevlerini gerçekleştirmelerine yardımcı olacak devtools, testthat ve rvest dahil olmak üzere R kitaplıklarıyla çalışma deneyimi kazanmak için etkileşimli alıştırmalar vardır.
R ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Eğitim Kampı
Sağlayıcı: Udemy
URL: https://www.udemy.com/course/data-science-and-machine-learning-bootcamp-with-r/
Kurs Süresi: 17 saat 45 dakika
Bu kurs, programlama deneyimi olmayan yeni başlayanlar veya Veri Bilimine atlamak isteyen deneyimli geliştiriciler için tasarlanmıştır.
Öğrenciler R ile programlamayı, veri görselleştirmeleri oluşturmayı ve R ile makine öğrenimini kullanmayı öğrenirler. Buna doğrusal regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, sinir ağları ve derin öğrenme ve destek vektör makineleri dahildir.
Veri Bilimi için R: Öğle Yemeği Dersleri
Sağlayıcı: LinkedIn Learning
URL: https://www.linkedin.com/learning/r-for-data-science-lunchbreak-lessons
Kurs Süresi: 13 saat 8 dakika
Öğle Arası Dersleri, R’yi mevcut programcıların zaten bildiklerini genişleten kısa derslerde öğretir. Öğrenciler dilin temellerini gözden geçirebilir, mevcut R kodunu geliştirmek için yöntemler keşfedebilir, yeni ve ilginç özellikler keşfedebilir ve R ile zaman programlamalarını daha verimli hale getirmek için faydalı geliştirme araçları ve kitaplıkları hakkında bilgi edinebilir.
R Programlama: Veri Bilimi İçin R’de Gelişmiş Analitik
Sağlayıcı: Udemy
URL: https://www.udemy.com/course/r-analytics/
Kurs Süresi: 5 saat 58 dakika
Bu kurs, temel R bilgisine sahip olan ve R ile veri bilimi ve analitiğinde yetkin olmak için becerilerini bir sonraki seviyeye taşımak isteyen herkes içindir.
Öğrencilerin R Programlama AZ kursunu almış ve tamamlamış olmaları beklenmektedir. Öğrenciler, R analizi için veri hazırlamayı, R’de medyan atama yöntemini gerçekleştirmeyi, R’de tarih-saatlerle çalışmayı, listelerin ne olduğunu ve bunları nasıl kullanacaklarını ve Apply işlev ailesinin ne olduğunu öğrenirler.
Makalenin orjinal kaynağını bu linkten okuyabilirsiniz
