10 курсов по языку программирования R — от базовых до суперпродвинутых

Зачем учить R?

Язык программирования R помогает Ford спрогнозировать, какие автомобили будут пользоваться спросом, а правозащитникам позволяет оценить влияние войн на регионы. Его используют Amazon, Twitter и Facebook, чтобы эффективнее настраивать таргет, а программисты создают с его помощью мемы. А еще R использовали для оценки перспектив вакцинации от COVID-19. Пока его чаще всего применяют в науке и медицине, чуть реже — в госсекторе, консалтинге и страховании, но популярность языка постоянно растет — за последний год он поднялся в индексе TIOBE с 20-го на 8-е место. Сегодня язык осваивают как ученые, так и data scientists — и последние стабильно возглавляют рейтинги самых востребованных специалистов.

R любят и ненавидят примерно в той же степени, что и Java, хотя он считается относительно простым языком, который легко можно освоить с нуля. Но вам точно пригодятся аналитические навыки и знание статистики.

Язык часто сравнивают с Python, но у них разные сценарии применения — R чаще применяется для статистического анализа, а Python для создания алгоритмов. Поэтому, если вы хотите создавать системы распознавания лиц или создавать робомобили, то лучше использовать Python. А вот если хотите приложить руку к масштабным журналистским расследованиям или к открытию нового лекарства, то R точно вам подойдет. 

Программирование на R (Coursera)

Курс, разработанный Университетом Джонса Хопкинса (США), ведут специалисты по биостатистике — они рассказывают, как использовать R для статистических вычислений и знакомят с базовыми функциями языка. Впрочем, сам курс не назовешь базовым — для его прохождения пригодятся и знания статистики, и программирования. В отзывах студенты отмечают сложность домашних заданий, но при этом признают, что узнали что-то новое, даже если прежде работали с R.

Поступить на курс

Data Science: Основы R (edХ)

Курс Гарвардского университета сразу же погружает слушателей в реалии работы — авторам предлагают использовать язык программирования, чтобы проанализировать датасет о преступности в США.  Программа знакомит с базовым синтаксисом R, учит работать с инструментами и пакетами данных, в том числе dplyr и ggplot2. Курс подойдет новичкам, но авторы советуют не ограничиваться основами и после окончания записаться на программы более продвинутого уровня.

Поступить на курс

R программирование от А до Я (Udemy)

Курс последовательно разбирает основные моменты работы с R: матрицы, датафреймы, векторы, пакеты и инструменты визуализации. Лекции ведет практикующий data scientist Кирилл Еременко, обучение у которого прошло почти 2 млн студентов.

После каждого тематического блока вы будете выполнять небольшие практические задания, а еще примените R для работы со спортивной статистикой. 

Поступить на курс

Буткемп по анализу данных и машинному обучению с R (Udemy)

Автор курса — Хосе Портийя, магистр наук из Университета Санта-Клары — научит вас использовать R для анализа данных, машинного обучения и визуализации данных. Программа максимально подробно разбирает все аспекты применения R и акцентирует особое внимание на работе с нейросетями. В общей сложности в нее входит 100 видеолекций, и каждую из них сопровождает детальный разбор кода.

Создатели материалов утверждают, что это самый подробный и проработанный курс по R на Udemy. Судя по отзывам, он действительно понравился многим — и ученым, и айтишникам.

Поступить на курс

Программирование на R: продвинутая аналитика на R для Data Science (Udemy)

Углубленный курс по R предполагает, что вы уже изучили базовый синтаксис языка, освоили пакеты GGPlot2, датафреймы и векторы. На занятиях вы узнаете, как подготовить данные к работе, как настроить функции Lists и Apply, как использовать apply (), lapply () и sapply (), а также в каких ситуациях какой инструмент лучше применять.

Автора курса Кирилла Еременко хвалят за точные формулировки, понятные объяснения сложных концепций, но при этом многие посчитали программу слишком легкой для продвинутого уровня.

Поступить на курс

Статистика в R (Coursera)

Специализация включает сразу пять курсов по R, в том числе модуль по линейной регрессии, моделированию и байесовской статистике.

Финальный блок посвящен практике — вы примените язык программирования для решения конкретной бизнес-задачи, а заодно примените изученные технологии. 

Стоит учитывать, что курс ведут не data-аналитики, а специалисты по статистике, поэтому лучше всего курс подойдет новичкам, которые хотят разобраться в этой дисциплине. 

Поступить на специализацию

Язык R для аналитики (Нетология)

На курсе вы узнаете, как собирать данные из разных источников, строить прогнозы и визуализации в R-Studio, преобразовывать R‑скрипты, а также автомтаизировать рутинные задачи. 

Кластеризация, линейная регрессия, датафреймы, функции spread, gather, separate — это лишь часть процессов и инструментов, которые вы освоите за полтора месяца.

Занятия проходят в формате онлайн-семинаров с тестированием или практическим домашним заданием после каждой темы. По итогу обучения вы подготовите дипломный проект — инструмент улучшения работы интернет-магазина или приложения для моделирования доходности личных накоплений. 

Поступить на курс

Профессия Data Scientist (Skillbox)

Курс подходит для новичков, экспертов и аналитиков. По окончании курса вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, а главное, освоите самый популярный язык для работы с данными.

Занятия разбирают, как разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику, работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib, а также с базами данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB. Кроме того, вы узнаете, как применять нейронные сети для решения реальных задач. Например, освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. По итогу вы легко сможете создавать рекомендательные системы для бизнеса и других сфер.

Поступить на курс

Бесплатный курс R для Data Science

Курс выстроен в формате рассылки — вы будете регулярно получать на почту письма со ссылками на файлы в формате R Notebook и тут же приступать к практике. На уроках вы узнаете, как устроены типы и структуры данных в R, как использовать инструкции, писать функции и подключать модули. Авторы также разбирают продвинутый синтаксис, приемы визуализации данных и такие концепции, как теорема Байеса, теория вероятности и измерения центральной тенденции.

После курса вы научитесь доставать важную информацию из хаоса, визуализировать результаты на графиках и освоитесь в новой среде разработки.

Поступить на курс 

Изучите R (Codecademy)

В этом курсе вы познакомитесь с базовыми концепциями языка R, а именно узнаете как собирать и очищать датасеты, готовить данные для анализа с помощью dplyr и tidyr, а также создавать визуализации, используя пакета ggplot2. Авторы также обещают объяснить, в чем заключается особенность R и чем он отличается от других языков — это поможет понять, стоит ли его изучать.

По итогу вы создадите портфолио из трех проектов — первый посвящен демографическим трендам, второй социальным проблемам, а третий — переписи населения.

Поступить на курс

Сертифицированный курс по аналитике на R (Edureka)

В отличие от других курсов, эта программа сфокусирована на применение R в бизнес-аналитике. Лекции разбирают основные статистические функции и концепции, но также показывают, где и в каких сценариях следует применять язык, как устроена экосистема R и какое сообщество сформировалось вокруг него. 

Финальный проект по итогу курса — это прогноз и визуализация данных о доходах людей на основе их возраста, образования, класса и профессии. Также вам предстоит аккумулировать и изучать данные из Twitter.

Поступить на курс

Введение в R (Datacamp)

По данным Datacamp, количество пользователей языка R с каждым годом растет на 40%. При этом еще в 2012 году им пользовалось около 2 млн человек. Вступить в это коммьюнити можно, пройдя экспресс-курс продолжительностью всего 4 часа. Но больше времени придется уделить практике — курс предусматривает 62 упражнения.

Интересно, что программу составил сооснователь Datacamp Джонатан Корнелиссен, который обладает степенью PhD по «финансовой эконометрике». Первый вводный модуль можно пройти бесплатно — это поможет понять, подойдет ли вам формат и подача.

Поступить на курс