Программирование курсы: онлайн обучение Питону для начинающих — Skillbox

Курсы «1С»: онлайн обучение в Skillbox

Все направления Программирование Дизайн Маркетинг Управление Бизнес-школа Игры Кино и Музыка Психология Общее развитие Инженерия Английский язык Другое

Тип обучения на платформе

Профессия

Состоит из нескольких курсов, воркшопов и практикумов. Вы сможете полностью освоить новую профессию с нуля, собрать портфолио, подготовить резюме и найти работу.

Курс

Состоит из нескольких модулей с видеоматериалами и практикой. Вы сможете изучить азы профессии, освоить конкретный навык или инструмент и добавить их в своё портфолио.

• Любой
• Профессия
• Курс

С трудоустройством

С трудоустройством

Профессии с помощью в трудоустройстве от Центра карьеры Skillbox. Вы научитесь правильно составлять резюме и презентовать свои умения работодателям. Подберём несколько вакансий и организуем собеседования.

Уровень сложности

• Любой
• Для новичков
• Для специалистов

Длительность

От 1 до 24 месяцев

Тематика

• 1С
• 2D и 3D-графика
• 3D
• 3D-анимация
• 3D-моделирование

1С 2D и 3D-графика 3D 3D-анимация 3D-моделирование 3ds Max A/B тесты Ableton Ableton Live ADDIE Adobe Illustrator Adobe Premier After Effects Agile Android ArchiCAD AutoCAD Avid B2B B2C Backend-разработка Beauty C# C++ Cinema 4D Clo3D CRM CSS CustDev Data analytics Data Science Davinci DevOps Digital-агентства Django Docker E-commerce E-mail Ebitda EdTech Excel Fashion Fashion-баинг Fashion-дизайн Fashion-скетчинг Figma Frontend-разработка Git Golang Google Скрипты Google Таблицы HR HR-менеджер HRBP iOS IT-право Java JavaScript Jira Kotlin KPI Kubernetes Lightroom Linux LMS Machine Learning Miro Motion-дизайн MVP NPS OPEX и CAPEX ORM Pentest Performance-маркетинг Photoshop PHP Postman Power BI PR ProTools Python Revit RFM-анализ SAM Selenium WebDriver SEO Sketch SMM Soft Skills SQL Swift SWOT-анализ Symfony T&D/ L&D TikTok Unity Unreal Engine 4 UX/UI VR/AR Автоворонки Автоматизия Авторское право Адаптация Администрирование Актуальное 2023 Алгоритмы и структуры данных Анализ кадров Анализ рисков Аналитика Английский язык Анимация интерфейсов Астрономия Базы данных Беспилотие Бизнес Бизнес в индустрии красоты Бизнес-модели Бизнес-процессы Бренд Брокерство Бухгалтерия Быстро начать зарабатывать Бьюти Бюджетирование Веб-дизайн Веб-приложения Вебинар Вёрстка Взаимодействие с заказчиком Видео производство Визуализация данных ВКонтакте Внутренние коммуникации Геймдизайн Графика и анимация Графический дизайн Декорирование Десерты Дизайн интерфейсов Дизайн интерьера Дизайн среды Дизайн-документ Дизайн-концепция Дизайн-системы Забота о себе Зарабатывать на хобби Звукозапись Ивенты Игровые движки Инвестиции Инвестиционный портфель Инновации Информационная безопасность Искусственный интеллект Исследование аудитории История История кино Кадровое дело Киберспорт Кино Клиентский опыт Клиентский сервис Клипы Командная строка (Bash) Коммерция Коммуникация Коммьюнити Композиция и цвет Кондитер Конкурентный анализ Контекстная реклама Контент Контент-маркетинг Концепт-арт Корпоративная культура Корпоративное обучение Корпоративные финансы Коучинг Красиво рисовать и креативить Креатив Криптовалюта Кулинария Ландшафтный дизайн Лидерство Лидогенерация Литература Личные финансы Макияж Макросы Макроэкономика Маркетинг Маркетинг игр Маркетплейсы Математика Медиапланирование Менеджер по продажам Менеджмент Методист Методогия BANT Методолог Метрики Мобильные приложения Модели проектирования Монетизация Монтаж Мотивация МСФО Налоги Начать своё дело Недвижимость Оборотный капитал Обработка фотографий Образовательные программы Обучение Общаться с людьми Онлайн-курсы Онлайн-платформы Операционная эффективность Операционный менеджмент Оптимизация Организовывать людей Основы композиции Отдел продаж Отношения Отчеты Оформление презентаций Оценка Парикмахерская Патент Педагогика Переговоры Писать крутые тексты Планирование Получить повышение Понятно объяснять Портфолио дизайнера Пошив Практические задания Предпринимательство Проверка гипотез Продажи Продакт-менеджмент Продукт Продюсер Продюсирование Продюсирование видео Продюсирование курсов Прототипирование Профориентация Процессный подход Работа с блогерами Работа с документами Работа с камерой Работа с таблицами Работать удалённо Развитие продукта Разобраться в науках, истории и философии Разобраться в себе и своих эмоциях Разработка игр Разработка концепции Рекрутмент Рендер движки Речевые практики Рисование и иллюстрация Родительство РОП РСБУ Руководитель Русский язык Рынок ценных бумаг СJM Салон красоты Саморазвитие Саунд-дизайн Сведение и мастеринг Сделки Сервис Системная инженерия Скетчинг Собирать таблицы и документы Создание музыки Создание сайтов Создание сеттинга Спецэффекты Спорт Стартап Стать востребованным специалистом Сторителлинг Стратегия Студия Сценарий Считать и решать логические задачи Съемка на мобильный телефон Таргетированная реклама Творчество Текстурирование Теория музыки Тестирование Технический анализ Торговля на бирже Точка безубыточности Трафик Трейдинг Управление Управление изменениями Управление командами Управление командой Управление персоналом Управление продажами Управление продуктами Управление проектами Управленческий учёт Фандрайзинг Философия Финансовая грамотность Финансовая модель Финансовая отчетность Финансовый анализ Финансовый менеджмент Финансы Флористика Фотография Фреймворки Фриланс Хобби Цифровая трансформация Цифровизация Цифровые технологии Шрифты Эволюция Экономика Эффективность Ювелирный дизайн Юнит-экономика Язык R

Обучение всех типов по направлению программирование любого уровня продолжительностью от 0 до 15 месяцев

Обучение всех типов по направлению программирование любого уровня продолжительностью от 0 до 15 месяцев+7 499 938-92-02

Направление

Все направления

Программирование

Архитектура

Инфраструктура

Безопасность

Data Science

GameDev

Управление

Аналитика

Тестирование

Корпоративные курсы

Свернуть

Уровень

Любой уровень

Professional

Advanced

Тип обучения

Все типы

Экспресс-курсы

Специализации

Продолжительность

От 0 до 15 месяцев

Скидка 12000 ₽

Rust Developer. Professional

Август, 2023 · 6 месяцев

Успеть!

Rust Developer. Basic

30 мая, 2023 · 6 месяцев

Успеть!

Разработка прикладного ПО на Qt и ОС Аврора

30 мая, 2023 · 5 месяцев

Специализация

Успеть!

Python Developer

30 мая, 2023 · 10 месяцев

Успеть!

Unreal Engine Game Developer. Basic

30 мая, 2023 · 4 месяца

Успеть!

Python Developer. Basic

30 мая, 2023 · 5 месяцев

Скидка 14000 ₽

Архитектура и шаблоны проектирования

30 августа, 2023 · 4 месяца

Успеть!

Cloud Solution Architecture

31 мая, 2023 · 6 месяцев

Успеть!

C# ASP.NET Core разработчик

31 мая, 2023 · 5 месяцев

Scala-разработчик

28 июня, 2023 · 5 месяцев

Вам также может быть интересно

Успеть!

Python Developer. Basic

30 мая, 2023 · 5 месяцев

Успеть!

MLOps

30 мая, 2023 · 5 месяцев

Успеть!

Системный аналитик. Basic

30 мая, 2023 · 6 месяцев

О насСМИ о насОтзывыКонтактыБлогFAQ

Корпоративное обучениеКаталог курсовКурсы в разработкеПрограммы лояльностиКаталог профессийНаши партнерыСтать преподавателем

Канал в Telegram

Группа в Telegram

Подпишитесь на новости

Нажимая кнопку, я принимаю условия Политики обработки персональных данных и Пользовательского соглашения

По всем вопросам пишите на [email protected]Сведения об образовательной организацииOTUS является аккредитованной IT-компаниейУсловия использования сервиса

© 2015-2023 OTUS

7 лучших бесплатных курсов по программированию на R, которые вы должны знать в 2023 году

Вы ищете лучших бесплатных курса по программированию на R?…  Если да, то эта статья для вас. В этой статье вы найдете 7 Лучшие бесплатные курсы по программированию на R . Все курсы бесплатны и вам не нужно платить ни за один курс.

Итак, без лишних слов, давайте начнем —

Лучшие бесплатные курсы по программированию на R Содержание

1. 1. Анализ данных с помощью R — Udacity
2. 2. Анализ и визуализация данных — Udacity
3. 3. Программирование на R — Coursera
4. 4. Анализ данных с программированием на R — Coursera
5. 5. Введение в R Programming for Data Science — Coursera
6. 6. Основы R — Введение в язык программирования R — Udemy
7. 7. R, ggplot и простая линейная регрессия — Udemy
8. Краткое изложение 7 лучших бесплатных курсов по программированию на R
9. Заключение

1. Анализ данных с R– Udacity

Рейтинг-	NA
Срок выполнения-	2 месяца
Наилучший вариант-	Средний уровень

Это бесплатный курс среднего уровня , посвященный анализу данных с использованием программирования R . Этот курс состоит из 10 уроков, включая один выпускной проект. Курс начинается с объяснения EDA (исследовательский анализ данных) и целей EDA. На следующем уроке вы изучите основы программирования R для .

Далее несколько уроков по изучению одной переменной, двух переменных и множества переменных. И с каждым уроком связано набора задач . Например. набор задач для исследования одной переменной, набор задач для исследования двух и многих переменных.

После этого вы узнаете Модели линейной регрессии и прогнозируют цены на бриллианты, используя другие переменные в наборе данных по бриллиантам. В конце концов, есть один последний проект, в котором вы должны использовать R и применять методы исследовательского анализа данных для изучения взаимосвязей между одной переменной и несколькими переменными.

В большинстве случаев бесплатным курсам не хватает качества содержания, но этот курс полон знаний и охватывает некоторые продвинутые концепции с викторинами, практическими наборами и проектами.

Недостаток-

• Не предоставляет сертификат.

Вам следует зарегистрироваться, если-

• Вы уже знакомы со статистикой.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то начните обучение-  Анализ данных с R

2. Анализ и визуализация данных – Udacity

Рейтинг –	NA
Время выполнения-	16 недель
Best For-	Inter mediate

Это еще один бесплатный курс для обучения анализу данных и визуализации . В этом курсе используется язык программирования R . Курс начинается с введения в программирование на R. Затем вы познакомитесь с некоторыми продвинутыми концепциями программирования на R.

После этого вы узнаете основы визуализации данных и ggplot2. В каждом уроке различных викторин . Эти тесты помогут вам проверить свои знания.

Этот курс также охватывает Логистическую регрессию, линейную регрессию и регуляризацию. В целом, этот курс носит более практический характер. Вы научитесь, работая над наборами задач. В этом курсе также есть серия из видеороликов Netflix Interview .

Недостаток-

• Вы не получите сертификат.

Вам следует зарегистрироваться, если-

• У вас есть предшествующий опыт программирования и вы знакомы с математикой (основы линейной алгебры, математические вычисления, вводная вероятность).

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то начните обучение-  Анализ данных и визуализация .

3. R Программирование – Coursera

Рейтинг-	4,5/5
Время выполнения-	57 часов
Best For-	Средний

Это Бесплатный курс по аудиту на Coursera. Это означает, что вы можете бесплатно получить доступ к материалам курса , но за сертификат вам придется заплатить.

Для бесплатного прослушивания этого курса нажмите на Кнопка «Зарегистрироваться бесплатно» . Появится новое всплывающее окно, где вас попросят выбрать месяцы подписки. Но на этой же странице в левом нижнем углу есть опция «Аудит курса». Выберите этот вариант, и вы будете перенаправлены на бесплатные материалы курса.

Этот курс имеет 4-недельный учебный план . В течение первой недели изучаются основы программирования R, и практических упражнений на R. На второй неделе вы изучите управляющие структуры c , функции, даты и время в программировании на R.

Неделя 3 посвящена функциям циклов и средствам отладки в R. Последняя неделя посвящена моделированию и профилированию . Вы изучите R профайлер.

Недостаток-

• Тесты курса заблокированы для бесплатного курса.

Вам следует зарегистрироваться, если-

• У вас есть базовые знания в области регрессии, и вы хотите изучить только основы программирования на R.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то начать обучение- R Программирование  

4. Анализ данных с помощью программирования на R — Coursera 9004 9 Время выполнения- 

Рейтинг —	4,8/5
37 часов
Best For-	Новичок

Это Бесплатный курс по аудиту на Coursera. Это означает, что вы можете бесплатно получить доступ к материалам курса , но за сертификат вам придется заплатить.

Для бесплатного прослушивания этого курса нажмите кнопку «Зарегистрироваться бесплатно» . Появится новое всплывающее окно, где вас попросят выбрать месяцы подписки. Но на этой же странице в левом нижнем углу есть опция «Аудит курса». Выберите этот вариант, и вы будете перенаправлены на бесплатные материалы курса.

Этот курс рассчитан на 5 недель. В первую неделю вы познакомитесь с R и Rstudio. На следующей неделе основное внимание будет уделено другим темам программирования на R, таким как векторы , списки, даты, время, общая структура данных и операторы в программировании на R. Вы также изучите tidyverse.

Неделя 3 более практична, на ней вы изучите данные в R, фреймы данных R, как очистить данные, как преобразовать данные и как организовать данные с помощью программирования R.

Неделя 4 посвящена визуализации данных с использованием программирования R , а неделя 5 посвящена использованию R Markdown в RStudio. В целом, это хороший курс для понимания того, как выполняется анализ и визуализация данных с помощью языка программирования R.

Недостаток-

• Задачи и викторины заблокированы в бесплатном режиме.

Вам следует зарегистрироваться, если-

• У вас нет опыта работы с электронными таблицами или анализом данных.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то начните обучение- Анализ данных с программированием на языке R

5. Введение в R Programming for Data Science — Coursera 90 049 Время выполнения- 

Рейтинг —	4.4/5
10 часов
Подходит для —	Новичок

Чтобы бесплатно прослушать этот курс, нажмите кнопку «Зарегистрироваться бесплатно» . Появится новое всплывающее окно, где вас попросят выбрать месяцы подписки. Но на этой же странице в левом нижнем углу есть опция «Аудит курса». Выберите этот вариант, и вы будете перенаправлены на бесплатные материалы курса.

Этот курс также имеет 5-недельный учебный план. Первая неделя посвящена основам программирования R. На второй неделе вы изучите векторов, факторов, списков, массивов и матриц в программировании на R.

На третьей неделе вы изучите условия, циклы, функции, регулярные выражения и формат даты в R. Неделя 4 научит вас тому, как читать текстовые файлы в R, как писать и сохранять в файлы, а также работать в Интернете. слом в R.

Последняя неделя посвящена проекту Capstone , но если вы зарегистрируетесь на этот курс бесплатно, вы не сможете получить к нему доступ.

Недостаток-

• Вы не получите сертификат.

Вы должны зарегистрироваться, если-

• У вас нет предварительных знаний о R.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то начните обучение-  Введение в программирование R для науки о данных

6. Основы R — Введение в язык программирования R — Udemy

Рейтинг —	4.6/5
Время выполнения-	4 часа 6 минут
Best For-	Новичок 900 52

Этот бесплатный курс Udemy состоит из 3 разделов. В первом разделе вы узнаете об основах R и о том, как загрузить R и Rstudio. В следующем разделе вы узнаете , как кодировать в программировании R и понимать функции, циклы, наборы данных R и фреймы данных R.

Последний раздел учит как загружать файлы CSV в R, как применять набор функций, как проверять нормальность, классификацию KNN, LDA (линейный дискриминантный анализ) и т. д.

В целом, это хороший курс для начинающих изучать R основы программирования.

Недостаток-

• Курс не является углубленным и охватывает только основы.

Вам следует зарегистрироваться, если-

• Вы имеете базовые знания о статистике и структуре данных.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то начните изучение- Основы R – Введение в язык программирования R

7. R, ggplot и простая линейная регрессия — Udemy 90 048

Рейтинг —	4,6/5
Время выполнения-	2 часа 14 минут
Лучшее Для	Новичок

Рейтинг- 4.6/5

Время выполнения- 2 часа 14 минут

Этот бесплатный курс поможет вам выучить R . Этот курс состоит из 4 разделов. В первом разделе рассказывается, как установить R и R studio. В следующем разделе объясняется ggplot2, построение точек с помощью ggplot, построение графиков с помощью ggplot и т. д.

В разделе 3 вы узнаете о n нормальных популяциях, о том, как построить вертикальную выборку, облако точек и т. д. И последний раздел будет посвящен простой линейной регрессии.

Недостаток-

• Не предоставляет сертификат.

Вам следует зарегистрироваться, если-

• Вы новичок и заинтересованы в изучении R, ggplot2 и основ линейной регрессии.

Заинтересованы в регистрации?

Если да, то начните учиться- R, ggplot и простая линейная регрессия

Вот и все!

Краткое изложение 7 лучших бесплатных курсов по программированию на R 3 Время выполнения 1. Анализ данных с помощью R– Udacity NA 2 месяца 2. Анализ и визуализация данных – Udacity NA 16 недель 3. R Программирование – Coursera 4.5/5 57 часов 4. Анализ данных с помощью программирования на R — Coursera 4,8/5 37 часов 5. Введение в программирование R для науки о данных – Coursera 4.4/5 12 часов 6. Основы R – Введение в язык программирования R – Udemy 4,6/5   4 часа 6 минут 7. R, ggplot и простая линейная регрессия – Udemy 4,6/5 900 52 2 часа 14 минут 7 Лучшие бесплатные курсы по программированию на R

Это 7 Лучшие бесплатные курсы по программированию на R .

Моя рекомендация

Я бы рекомендовал Анализ и визуализация данных Udacity . Потому что курс охватывает основы программирования R, а также концепции анализа и визуализации данных. В курсе есть различные викторины.

Теперь пора заканчивать.

Заключение

Я надеюсь, что эти 7 Лучшие бесплатные курсы по программированию на R   помогут вам освоить Программирование на R . Моя цель — предоставить вам лучшие ресурсы для обучения. Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, не стесняйтесь спрашивать меня в разделе комментариев.

Всего наилучшего!

Счастливого обучения!

  Спасибо!  

Узнайте больше о науке о данных , Посетите здесь

Подпишитесь на обновления!

[mc4wp_form id=”28437″]

Тема дня…

‘ Важно то, чему ты учишься после того, как узнаешь все. ’

– Джон Вуден

Учебники и курсы | Институт наук о данных HPE

Изображение

1. Дом
2. Образование
3. Учебники и курсы

Черный

Обзор

HPE DSI присуждает цифровые значки учащимся, завершившим и сдавшим каждый из наших курсов. Эти курсы не влияют на университетский средний балл или балл успеваемости.

При выборе курсов рекомендуется следовать дорожной карте курсов HPE DSI .

Стоимость:

• Бесплатно для активных студентов, сотрудников и преподавателей Университета Хьюстона (UHS)
• Бейдж на 250 долларов за курс для лиц, не входящих в UH

Расположение изображения

Изображение левого столбца

Форма изображения

Прямоугольное изображение

LtGray

Как это работает?

 

101 Введение в HPC (предлагается каждый семестр) предназначен для студентов, начинающих свое обучение, и является обязательным условием для всех других курсов HPE DSI. После завершения этого студент может выбрать один или несколько курсов по программированию сценариев, таких как 211 R (предлагается каждый семестр), 212 Python (предлагается каждый семестр) и или 221 Julia (предлагается только весенний семестр). 201 C++ (предлагается только в весеннем семестре), обеспечивает основу для научного программирования для большинства пользователей. Студенты, интересующиеся параллельным программированием, например, программированием 303 GPU (предлагается только в весеннем семестре), должны владеть языком программирования низкого уровня, таким как C++ или Fortran . По завершении 212 Python , 211 R , 271 Excel (предлагается только в осенний и весенний семестр) и/или 221 Julia , студенты могут пройти курс 261 Принципы управления данными (предлагается каждый семестр ), а затем 311 Machine Learning (предлагается каждый семестр), а затем 312 Deep Learning (предлагается в весеннем семестре). 212 Python является необходимым условием для 261, 311 и 312 . 311 Машинное обучение является обязательным условием для 312 Deep Learning . 301 Параллельное программирование с OpenMP и 3 02 Параллельное программирование с MPI предлагаются только в осеннем семестре.

Явка обязательна. Оценки (зачет/незачет) и значки не будут выставляться учащимся, которые не посещают не менее 12 часов синхронного обучения.

Расположение изображения

Изображение правого столбца

Форма изображения

Прямоугольное изображение

White

Описания курсов

DSI 400: Введение в биоинформатику и анализ данных NGS

Этот специальный тематический курс введет студентов в область биоинформатики и анализ данных последовательности следующего поколения (NGS).

Этот курс включает следующие темы:

• Data QC
• Отображение чтения секвенирования
• Вариант вызова и аннотация

Требования: Участники должны иметь базовые знания биологии. Предыдущий опыт программирования и знание среды UNIX/Linux будет полезным, но не обязательным.

• Продолжительность: вторник, четверг; 21 марта — 20 апреля 2023 г.
• Время: 14:30–16:00, центральное поясное время
• Расположение: Виртуальный через Microsoft TEAMS

Кластеры UH HPC Введение
Это 90-минутный еженедельный интерактивный курс охватывает введение в подключение к кластерам UH и выполнение заданий в кластере, а также дает возможность задать вопросы и узнать о последних обновлениях систем HPC HPE DSI.

Cracking Coding Interviews

Этот семинар предназначен для того, чтобы помочь учащимся начать подготовку к собеседованию по техническим вопросам.

На этом семинаре будут рассмотрены следующие темы:

• Структуры данных и алгоритмы
• Концепция ООП
• SQL

Обратите внимание: Курс будет проходить на языке программирования Python. Темы предварительные.

• Язык программирования: Python, SQL
• Продолжительность: вторник, четверг; 7 февраля — 27 апреля 2023 г.
• Часы работы: 15:00 – 16:30, CST
• Адрес: личный и виртуальный

Кремовый

Регистрация

Студенты UH

1. Войдите в Moodle , чтобы записаться на каждый курс (перейдите по этой ссылке через WIFI кампуса или UH VPN).

Non-UH/Alumni

1. Заполните форму регистрации на курс HPE DSI для аффилированных лиц, не являющихся UH, не менее чем за три (3) недели до начала курса. Это даст достаточно времени для обработки ваших учетных данных для доступа к курсу перед первоклассным собранием.
2. Завершите оплату стоимости курса (250,00 долларов США за курс) не менее чем за три (3) недели до начала курса. URL-адрес и ссылки для оплаты доступны на странице курса. Это даст достаточно времени для обработки ваших учетных данных для доступа к курсу перед первоклассным собранием.

**Для получения дополнительной информации вы можете написать нам по адресу [email protected].

Расположение изображения

Изображение левого столбца

Форма изображения

Прямоугольное изображение

Инструкции Badgr

Свяжите свои значки HPE DSI с учетной записью Badgr и поделитесь ими на онлайн-платформах (например, LinkedIn). Создайте учетную запись Badgr на сайте badgr.io, если у вас ее еще нет.

• Введите учетные данные для входа в свою учетную запись Badgr на странице Moodle Backpack, чтобы запросить подключение.
• В случае успеха статус рюкзака изменится на «Ожидание проверки».
• Проверьте учетную запись электронной почты, которую вы зарегистрировали в Badgr, на наличие письма с подтверждением от HPE DSI.
• Нажмите на ссылку подтверждения в электронном письме, чтобы подтвердить и активировать подключение вашего рюкзака Moodle к вашему рюкзаку Badgr.
• В случае успеха ссылка приведет вас на страницу вашего рюкзака Moodle, а статус изменится на «подключено».