R — це функціональна мова для статистичної обробки даних і створення візуалізацій. Вона допомагає здійснювати наукові відкриття, отримувати маркетингові інсайти й орієнтуватися в хаосі big data. А ще з її допомогою можна розпізнати найдепресивнішу пісню Radiohead і проаналізувати коментарі на Reddit. Зібрали 12 курсів, які допоможуть освоїти мову R як програмістам, так і фахівцям, далеким від ІТ.
R — це функціональна мова для статистичної обробки даних і створення візуалізацій. Вона допомагає здійснювати наукові відкриття, отримувати маркетингові інсайти й орієнтуватися в хаосі big data. А ще з її допомогою можна розпізнати найдепресивнішу пісню Radiohead і проаналізувати коментарі на Reddit. Зібрали 12 курсів, які допоможуть освоїти мову R як програмістам, так і фахівцям, далеким від ІТ.
Мова програмування R допомагає Ford спрогнозувати, які автомобілі матимуть попит, а правозахисникам дозволяє оцінити вплив воєн на регіони. Її використовують Amazon, Twitter і Facebook, щоб ефективніше налаштовувати таргет, а програмісти створюють з її допомогою меми. А ще R використовували для оцінки перспектив вакцинації від COVID-19. Поки що її найчастіше застосовують в науці та медицині, не так часто — в держсекторі, консалтингу і страхуванні, але популярність мови постійно зростає — за останній рік вона піднялася в індексі TIOBE з 20-го на 8-е місце. Сьогодні мову освоюють як вчені, так і data scientists — і останні стабільно очолюють рейтинги найбільш затребуваних фахівців.
R люблять і ненавидять приблизно в тій же мірі, що і Java, хоча вона вважається відносно простою мовою, яку легко можна освоїти з нуля. Але вам точно знадобляться аналітичні навички та знання статистики.
Мову часто порівнюють з Python, але у них різні сценарії застосування — R частіше застосовується для статистичного аналізу, а Python для створення алгоритмів. Тому, якщо ви хочете створювати системи розпізнавання осіб або створювати робомобілі, то краще використовувати Python. А ось якщо докладаєте руку до масштабних журналістських розслідувань або до відкриття нових ліків, то R точно вам підійде.
Курс, розроблений Університетом Джонса Хопкінса (США), ведуть фахівці з біостатистики — вони розповідають, як використовувати R для статистичних обчислень і знайомлять з базовими функціями мови. Втім, сам курс не назвеш базовим — для його проходження знадобляться і знання статистики, і програмування. У відгуках студенти відзначають складність домашніх завдань, але при цьому визнають, що дізналися щось нове, навіть якщо раніше працювали з R.
Рейтинг: 4.6.
Тривалість: 47 год.
Курс Гарвардського університету відразу ж занурює слухачів в реалії роботи — авторам пропонують використовувати мову програмування, щоб проаналізувати датасет про злочинності в США. Програма знайомить з базовим синтаксисом R, вчить працювати з інструментами і пакетами даних, в тому числі dplyr і ggplot2. Курс підійде новачкам, але автори радять не обмежуватися основами і після закінчення записатися на програми більш просунутого рівня.
Рейтинг: 4.6.
Тривалість: 8 тижнів (1-2 години на тиждень).
Курс послідовно розбирає основні моменти роботи з R: матриці, датафрейми, вектори, пакети і інструменти візуалізації. Лекції веде практик data scientist Кирило Єременко, навчання в якого пройшли майже 2 млн студентів.
Після кожного тематичного блоку ви будете виконувати невеликі практичні завдання, а ще застосуєте R для роботи зі спортивною статистикою.
Рейтинг: 4.6.
Тривалість: 10.5 ч.
Автор курсу — Хосе Портійя, магістр наук з Університету Санта-Клари — навчить вас використовувати R для аналізу даних, машинного навчання та візуалізації даних. Програма максимально докладно розбирає всі аспекти застосування R і акцентує особливу увагу на роботі з нейромережами. В цілому в неї входить 100 відеолекцій, і кожну з них супроводжує детальний розбір коду.
Творці матеріалів стверджують, що це найдокладніший і пророблений курс по R на Udemy. Судячи з відгуків, він дійсно сподобався багатьом — і вченим, і айтішникам.
Рейтинг: 4.6.
Тривалість: 17.5 ч.
Поглиблений курс по R передбачає, що ви вже вивчили базовий синтаксис мови, освоїли пакети GGPlot2, датафрейми і вектори. На заняттях ви дізнаєтеся, як підготувати дані до роботи, як налаштувати функції Lists і Apply, як використовувати apply (), lapply () і sapply (), а також в яких ситуаціях який інструмент краще застосовувати.
Автора курсу Кирила Єременка хвалять за точні формулювання, зрозумілі пояснення складних концепцій, але при цьому багато хто вважає програму занадто легкою для просунутого рівня.
Рейтинг: 4.6.
Тривалість: 7 місяців (4 год. на тиждень).
Спеціалізація включає відразу п’ять курсів по R, в тому числі модуль з лінійної регресії, моделювання і з байєсівської статистики.
Фінальний блок присвячений практиці — ви застосуєте мову програмування для вирішення конкретного бізнес-завдання, а заодно застосуєте вивчені технології.
Варто враховувати, що курс ведуть не data-аналітики, а фахівці зі статистики, тому найкраще курс підійде новачкам, які хочуть розібратися в цій дисципліні.
Рейтинг: 4.6.
Тривалість: 6 год.
На курсі ви дізнаєтеся, як збирати дані з різних джерел, будувати прогнози і візуалізації в R-Studio, перетворювати R скрипти, а також автоматизувати рутинні завдання.
Кластеризація, лінійна регресія, датафрейми, функції spread, gather, separate — це лише частина процесів та інструментів, які ви освоїте за півтора місяця.
Заняття проходять у форматі онлайн-семінарів з тестуванням або практичним домашнім завданням після кожної теми. За підсумком навчання ви підготуєте дипломний проєкт — інструмент покращення роботи Інтернет-магазину або додатки для моделювання прибутковості особистих накопичень.
Тривалість: 1,5 місяці.
Курс підходить для новачків, експертів і аналітиків. Після закінчення курсу ви станете фахівцем з аналізу даних, алгоритмів машинного навчання і нейромереж, а головне, освоїте найпопулярнішу мову для роботи з даними.
На заняттях розбирають, як розробляти дашборди та інтерактивну інфографіку, працювати з бібліотеками Pandas, NumPy і Matplotlib, а також з базами даних PostgreSQL, SQLite3, MongoDB. Крім того, ви дізнаєтеся, як застосовувати нейронні мережі для вирішення реальних завдань. Наприклад, освоїте фреймворки для вивчення нейронних мереж Tensorflow і Keras. За підсумком ви легко зможете створювати рекомендаційні системи для бізнесу та інших сфер.
Тривалість: 94 тематичних модуля (9 курсів, 3 дипломних проєкти).
Курс побудований в форматі розсилки — ви будете регулярно отримувати на пошту листи з посиланнями на файли в форматі R Notebook і відразу приступати до практики. На уроках ви дізнаєтеся, як влаштовані типи і структури даних в R, як використовувати інструкції, писати функції і підключати модулі. Автори також розбирають просунутий синтаксис, прийоми візуалізації даних і такі концепції, як теорема Байєса, теорія ймовірності і вимірювання центральної тенденції.
Після курсу ви навчитеся діставати важливу інформацію з хаосу, візуалізувати результати на графіках і звикнете до нового середовища розробки.
У цьому курсі ви познайомитеся з базовими концепціями мови R, а саме — дізнаєтеся, як збирати й очищати датасети, готувати дані для аналізу за допомогою dplyr і tidyr, а також створювати візуалізації, використовуючи пакет ggplot2. Автори також обіцяють пояснити, в чому полягає особливість R і чим вона відрізняється від інших мов — це допоможе зрозуміти, чи варто її вивчати.
За підсумком ви створите портфоліо з трьох проєктів — перший присвячено демографічним трендам, другий — соціальним проблемам, а третій — перепису населення.
Тривалість: 20 год. (10 модулів).
На відміну від інших курсів, ця програма сфокусована на застосуванні R в бізнес-аналітиці. Лекції розбирають основні статистичні функції і концепції, але також показують, де і в яких сценаріях слід застосовувати мову, як влаштована екосистема R і яка спільнота сформувалася навколо неї.
Фінальний проєкт за підсумком курсу — прогноз і візуалізація даних про доходи людей на основі їх віку, освіти, класу і професії. Також вам належить акумулювати і вивчати дані з Twitter.
Тривалість: 5 тижнів.
За даними Datacamp, кількість користувачів мови R з кожним роком зростає на 40%. При цьому ще в 2012 році нею користувалося близько 2 млн осіб. Вступити в це ком’юніті можна, пройшовши експрес-курс тривалістю всього 4 години. Але більше часу доведеться приділити практиці — курс передбачає 62 вправи.
Цікаво, що програму склав співзасновник Datacamp Джонатан Корнеліссен, який має ступінь PhD з «фінансової економетрики». Перший вступний модуль можна пройти безкоштовно — це допоможе зрозуміти, чи підійде вам формат і подача.
