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.

R Programming Kurse Online [2025]

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Status: Neu
Status: Vorschau
Microsoft
The R Programming Starter Course
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Visual Studio, Debugging, R Programming, Data Structures, Programming Principles, Statistical Programming, Development Environment, Data Manipulation, Integrated Development Environments, Data Transformation, Scripting Languages, Scripting, Software Installation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Simulationen, Daten importieren/exportieren, R-Programmierung, Statistisches Programmieren, Programm-Entwicklung, Grundsätze der Programmierung, Computer-Programmierwerkzeuge, Fehlersuche, Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenstrukturen, Leistungsoptimierung
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
22.331 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Datenanalyse mit R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistisches Programmieren, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, R-Programmierung, Paket- und Software-Management, Rmarkdown, Daten bereinigen, Ggplot2, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Tidyverse (R-Paket)
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
11.591 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Einführung in die R-Programmierung für Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenmanipulation, Web Scraping, R-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Daten importieren/exportieren, Explorative Datenanalyse, Jupyter, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenstrukturen
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
577 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenmanipulation, Prädiktive Modellierung, R-Programmierung, Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Prädiktive Analytik, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Datenanalyse, Feature Technik
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
338 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Datenwissenschaft: Grundlagen mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwrangling, Datenmanipulation, GitHub, Statistisches Programmieren, Statistische Visualisierung, R-Programmierung, Plot (Grafiken), Rmarkdown, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Versionskontrolle, Dimensionalitätsreduktion, R (Software), Datenvisualisierungssoftware, Ggplot2, Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Knitr, Gemeinsame Nutzung von Daten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
48.120 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenverarbeitung, Skripting, Datenmanipulation, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren, NumPy, Computer Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Automatisierung, Web Scraping, Python-Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Jupyter, Restful API, JSON, Datenanalyse, Datenstrukturen
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
42.406 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, R-Programmierung, Statistik, Korrelationsanalyse, Statistische Hypothesentests, Statistische Modellierung, Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, R (Software), Wahrscheinlichkeit, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Statistische Berichterstattung, Datenanalyse, Statistische Software
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
7550 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Coursera Project Network
Getting Started with R
Kompetenzen, die Sie erwerben: R (Software), Data Import/Export, Package and Software Management, R Programming, Data Structures, Data-oriented programming, Statistical Programming, Data Analysis Software, Data Analysis, Data Science
4,3
Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
383 Bewertungen
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
Microsoft
Microsoft R Programming for Everyone
Kompetenzen, die Sie erwerben: Rmarkdown, Version Control, Web Scraping, Regression Analysis, Knitr, Exploratory Data Analysis, Statistical Analysis, Data Manipulation, Dimensionality Reduction, Ggplot2, Geospatial Information and Technology, Time Series Analysis and Forecasting, Plotly, Shiny (R Package), Data Cleansing, Data Visualization, Data Wrangling, Software Documentation, R Programming, Microsoft Copilot
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
IBM Datenanalyse mit Excel und R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten-Storytelling, Datenmanipulation, Relationale Datenbanken, Datenbank-Design, IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Explorative Datenanalyse, Excel-Formeln, Ggplot2, Shiny (R-Paket), Big Data, Datenvisualisierung, Web Scraping, Data-Mining, Interaktive Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Microsoft Excel
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
29.841 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Fortgeschrittene R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Funktionales Design, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenmanipulation, R-Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Software-Dokumentation, Software-Entwurfsmuster, Fehlersuche, Datenstrukturen, Leistungsoptimierung
4,2
Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
574 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate