ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
บ้านR

Tracks

Data Analyst in R

มีใบรับรองให้
อัปเดตแล้ว 03/2569
From exploratory data analysis with dplyr to data visualization with ggplot2—gain the career-building R skills you need to succeed as a data analyst!
เริ่มเล่นแทร็กฟรีได้เลย

รวมอยู่กับพรีเมียม or ทีม

R36 ชม.42,602

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

Group

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business
ตรารับรอง

Certification Available

โดย

Industry recognized certifications help you stand out and prove your skills. Prepare for certification by completing this track.

Included with Premium
Included with Premiumเรียนรู้เพิ่มเติม

คำอธิบายแทร็ก

Data Analyst in R

Master R for Real-World Data Analysis

Become a data analyst and advance your career by mastering R, the leading programming language for statistical computing and data analysis. In this Track, you'll learn how to import, clean, manipulate, and visualize data using R's powerful packages and libraries, including dplyr, ggplot2, and the tidyverse. Through hands-on exercises with real-world datasets, you'll develop the essential skills that employers look for in data analysts.

Build Your Data Analysis Toolkit

Progress from R basics to advanced data analysis techniques as you learn to:
  • Clean, transform, and manipulate data using dplyr and tidyverse packages
  • Create compelling data visualizations with ggplot2
  • Perform exploratory data analysis to uncover patterns and trends
  • Join and combine data from multiple sources
  • Apply statistical methods for hypothesis testing and sampling

Solve Real Business Problems with R

Apply your skills by working on projects that reflect the daily challenges faced by data analysts. Analyze customer behavior, identify market trends, and provide data-driven insights to stakeholders. By completing this Track, you'll have a portfolio of projects demonstrating your ability to tackle real-world data analysis tasks using R.

Designed for Beginners and Experienced Analysts Alike

Whether you're new to programming or looking to upskill, this Track is designed to help you succeed. With no prior coding experience required, you'll start by learning the fundamentals of R programming before diving into more advanced data analysis techniques. Experienced analysts will benefit from the Track's focus on industry-standard tools and best practices.

Why R for Data Analysis?

R has become the go-to language for data analysis due to its powerful statistical capabilities, extensive package ecosystem, and active community support. Its open-source nature and cross-platform compatibility make it accessible to everyone, while its flexibility allows analysts to tackle complex data challenges. As more organizations adopt R for their data analysis needs, mastering R skills can open up exciting career opportunities.

Launch Your Data Analysis Career

Upon completing this Track, you'll be ready to:
  • Apply for data analyst roles across industries
  • Collaborate effectively with data science teams
  • Make data-driven decisions to solve business problems
  • Communicate insights through compelling visualizations and reports
  • Continue learning and growing as a data professional

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับหลักสูตรนี้
  • Course

    1

    Introduction to R

    Master the basics of data analysis in R, including vectors, lists, and data frames, and practice R with real data sets.

  • Course

    Get started on the path to exploring and visualizing your own data with the tidyverse, a powerful and popular collection of data science tools within R.

  • Project

    โบนัส

    Analyze the Popularity of Programming Languages

    Analyze the popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.

  • Course

    Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

  • Course

    10

    Sampling in R

    Master sampling to get more accurate statistics with less data.

  • Course

    Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

Data Analyst in R
9 Courses
ติดตามเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณ

รวมอยู่กับพรีเมียม or ทีม

ลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Data Analyst in R วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา