이 전문 분야 정보

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R is a programming language and a free software environment for statistical computing and graphics, widely used by data analysts, data scientists and statisticians. This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing and scaling useful data science results and products. This Specialization will give you rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages, and developing custom data visualizations. You’ll be introduced to indispensable R libraries for data manipulation, like tidyverse, and data visualization and graphics, like ggplot2. You’ll learn modern software development practices to build tools that are highly reusable, modular, and suitable for use in a team-based environment or a community of developers. This Specialization is designed to serve both data analysts, who may want to gain more familiarity with hands-on, fundamental software skills for their everyday work, as well as data mining experts and data scientists, who may want to use R to scale their developing and programming skills, and further their careers as data science experts.
학습자 경력 결과
46%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
13%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 6개월 필요
매주 4시간 권장
영어
자막: 영어, 프랑스어, 러시아어, 중국어 (간체자), 아랍어, 베트남어, 독일어, 조지아어, 에스토니아어, 타이어, 일본어, 네팔어...
학습자 경력 결과
46%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
13%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
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유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 6개월 필요
매주 4시간 권장
영어
자막: 영어, 프랑스어, 러시아어, 중국어 (간체자), 아랍어, 베트남어, 독일어, 조지아어, 에스토니아어, 타이어, 일본어, 네팔어...

이 전문 분야에는 5개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

The R Programming Environment

4.4
별점
999개의 평가
272개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Advanced R Programming

4.3
별점
495개의 평가
122개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Building R Packages

4.1
별점
196개의 평가
52개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Building Data Visualization Tools

3.9
별점
144개의 평가
38개의 리뷰

제공자:

존스홉킨스대학교 로고

존스홉킨스대학교

자주 묻는 질문

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  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있으며 강좌를 완료하면 인증서가 발급됩니다. 강좌 내용을 읽고 보기만 원한다면 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다. 수업료를 지급하기 어려운 경우, 재정 지원을 신청할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • Some programming experience (in any language) is recommended. We also suggest a working knowledge of mathematics up to algebra (neither calculus or linear algebra are required).

  • We strongly recommend that you take the courses in order.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You will be able to use R to create new data science tools as part of a team or a community of developers. You will be able to build R packages, develop custom visualizations, and apply modern software development tools to create reusable code for solving data science problems.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.