Aprenda a programar en R con cursos y lecciones en línea

Ella ha estado compartiendo su pasión por los datos y la enseñanza, creando varios cursos en Udacity. Como científica de datos, creó motores de recomendación, visión por computadora y modelos de PNL, y herramientas para analizar el comportamiento del usuario. Richard Kalehoff Instructor Richard es un desarrollador de cursos con pasión por la enseñanza. Tiene un título en ciencias de la computación y primero trabajó para una organización sin fines de lucro haciendo de todo, desde desarrollo web front-end, programación back-end, administración de bases de datos y servidores.

Cálculo del cambio de población a lo largo del tiempo con R

• Con un total de 14 cursos, esta plataforma ha compilado una lista de capacitación que será útil si desea trabajar en sus habilidades de desarrollo de programación R.
• Hay mucho para aprender R y estadísticas, pero un tutorial de R sobre edX puede ayudarte a dominar estos conceptos.
• Los diversos cursos se centran en diferentes aspectos del uso de este idioma en varios campos con métodos variados.
• Si está buscando cursos para fortalecer sus fundamentos, hay conferencias basadas en fundamentos de programación R, ciencia de datos con R, visualización de datos y más.

Aprende con los mejores

Karl Krueger Command Line Instructor Karl es un desarrollador de cursos en Udacity. Antes de unirse a Udacity, Karl fue ingeniero de confiabilidad de sitios en Google durante ocho años, desarrollando automatización y monitoreo para mantener en línea los servicios web más activos del mundo. Aquellos que quieran ensuciarse las manos con algo de codificación real pronto descubrirán que Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el campo, y por una buena razón. Es relativamente sencillo aprender los conceptos básicos y se puede combinar con varias bibliotecas gratuitas de código abierto para realizar operaciones de ciencia de datos enormemente poderosas. Todos los materiales de clase y las conferencias del curso de ciencia de datos de Harvard están disponibles gratuitamente en línea, por lo que se pueden estudiar a su propio ritmo. Puede que no termines con un título de una de las universidades más prestigiosas del mundo, pero el curso es lo suficientemente detallado y técnico como para convertirte en un experto al final.

Al finalizar el curso elegido, tendrá la confianza y las habilidades para implementar los conocimientos adquiridos en diferentes proyectos. Hay mucho para aprender R y estadísticas, pero un tutorial de R sobre edX puede ayudarte a dominar estos conceptos.

Casi todos los trabajos de ciencia de datos requieren que el candidato conozca R. debido a su enfoque simple basado en funciones, la mayoría de las actividades en R se pueden completar en un par de líneas de código que en otro idioma como ya que C o Java necesitarían docenas de líneas. José Marcial Portilla tiene una maestría de la Universidad de Santa Clara y cuenta con años de experiencia como desarrollador e instructor en ciencia de datos y programación. En uno imprimirrfc.com.mx de sus mejores cursos, le enseñará cómo usar R para ciencia de datos, aprendizaje automático y visualización de datos. Además de aprender a programar con R, también aprenderá sobre las funciones avanzadas de R, utilizando R Data Frames para resolver tareas complejas Desarrolló una base analítica en Facebook y Yammer y le apasiona compartirla con futuros analistas. Juno Lee Curriculum Lead en Udacity Juno es el líder del currículo de la School of Data Science.

Con un total de 14 cursos, esta plataforma ha compilado una lista de capacitación que será útil si desea trabajar en sus habilidades de desarrollo de programación R. Los diversos cursos se centran en diferentes aspectos del uso de este idioma en varios campos con métodos variados. Si está buscando cursos para estufas-electricas.com fortalecer sus fundamentos, hay conferencias basadas en fundamentos de programación R, ciencia de datos con R, visualización de datos y más. Hay muchos programas que se centran en el uso de R en diferentes campos, como el aprendizaje automático, la gestión de datos y el análisis, por nombrar algunos.