Chuyển đến nội dung chính
Trang chủ

R courses

R is a language for data analysis, statistics, and machine learning. DataCamp’s expert-led R courses offer interactive practice with projects to build job-ready skills fast. Start learning R today and unlock new data science opportunities.

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Group

Đào tạo 2 người trở lên?

Thử DataCamp for Business

Recomended For Starters

Become an R programmer and develop your R skills with interactive courses, tracks and projects, curated by real-world experts.

Khóa học

Nhập môn Ngôn ngữ lập trình R

Cơ bảnTrình độ kỹ năng
4 giờ
41.5K

Lộ trình

Cơ bản về lập trình R

22 giờ
15.2K
Nâng cao kỹ năng lập trình R của quý vị! Học cách làm việc với các cấu trúc dữ liệu phổ biến, tối ưu hóa mã nguồn và viết các hàm của riêng bạn.

Không biết bắt đầu từ đâu?

Làm Bài Đánh Giá

Duyệt khóa học và lộ trình R

Lộ trình

Cơ bản về lập trình R

22 giờ
15.2K
Nâng cao kỹ năng lập trình R của quý vị! Học cách làm việc với các cấu trúc dữ liệu phổ biến, tối ưu hóa mã nguồn và viết các hàm của riêng bạn.

Lộ trình

Chuyên viên phân tích dữ liệu trong R

88 giờ
5K
Học cách sử dụng R trong khoa học dữ liệu, từ xử lý dữ liệu đến học máy. Nâng cao các kỹ năng cần thiết để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu!

Lộ trình

Nhà phân tích dữ liệu trong R

36 giờ
3.1K
Từ phân tích dữ liệu thăm dò với dplyr đến trực quan hóa dữ liệu với ggplot2—hãy trang bị cho mình những kỹ năng R cần thiết để thành công trong vai trò nhà phân tích dữ liệu!

Lộ trình

Chuyên gia thống kê trong R

52 giờ
970
Một nhà thống kê thu thập và phân tích dữ liệu, hỗ trợ các doanh nghiệp hiểu rõ dữ liệu định lượng, bao gồm việc nhận diện xu hướng và đưa ra dự đoán.

Lộ trình

Cơ bản về Thống kê trong R

20 giờ
939
Khám phá sức mạnh của thống kê trong R. Học các khái niệm, chủ đề và kỹ thuật thống kê quan trọng được các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê sử dụng hàng ngày.

Lộ trình

Trực quan hóa dữ liệu trong R

12 giờ
692
Biến dữ liệu của bạn trở nên dễ hiểu hơn với các công cụ trực quan hóa dữ liệu trong R bằng cách sử dụng ggplot2. Hãy học các kỹ năng vẽ đồ thị và biểu đồ để kể những câu chuyện dữ liệu hay hơn.

Lộ trình

Phân tích dữ liệu gen trong R

16 giờ
598
Bắt đầu khám phá thế giới sinh học tính toán với các gói phần mềm Bioconductor và quy trình làm việc thiết yếu cho phân tích dữ liệu trình tự thế hệ mới.

Lộ trình

Nhà phát triển R

52 giờ
542
Nâng cao các kỹ năng phát triển sự nghiệp cần thiết để thành công trong vai trò Nhà phát triển R bằng cách học cách viết và đóng gói mã một cách hiệu quả. Không cần có kinh nghiệm lập trình!

Lộ trình

Cơ bản về Tidyverse trong R

20 giờ
529
Nhập và sắp xếp dữ liệu, xử lý và trực quan hóa dữ liệu, cũng như xây dựng mô hình và trình bày dữ liệu trong R bằng thư viện tidyverse.

Lộ trình

Chuyên gia phân tích dữ liệu trong R

27 giờ
507
Học khoa học dữ liệu với R, từ xử lý dữ liệu đến học máy, và trang bị các kỹ năng cần thiết để đạt được chứng chỉ Chuyên gia Dữ liệu với R!

Lộ trình

Thao tác dữ liệu trong R

16 giờ
474
Loại bỏ những khó khăn khi thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng dplyr và tidyr. Hãy tìm hiểu cách chuyển đổi, sắp xếp và lọc dữ liệu của bạn, sẵn sàng cho việc phân tích nhanh chóng.

Lộ trình

Chuyên viên phân tích định lượng trong R

67 giờ
461
Đảm bảo danh mục đầu tư được cân bằng rủi ro, hỗ trợ tìm kiếm các cơ hội giao dịch mới và đánh giá giá trị tài sản thông qua các mô hình toán học.

Lộ trình

Cơ bản về Học máy trong R

24 giờ
430
Dự đoán các phản hồi phân loại và số học thông qua phân loại và hồi quy, đồng thời khám phá cấu trúc ẩn của tập dữ liệu bằng học máy không giám sát.

Lộ trình

Dãy thời gian trong R

25 giờ
320
Học cách trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu chuỗi thời gian trong R. Khám phá cách mô hình hóa, dự báo và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian.

Lộ trình

Các Nguyên Tắc Cơ Bản trong R

16 giờ
255
Học cách sử dụng Shiny, một gói R phổ biến, để xây dựng các ứng dụng web tương tác cao và chia sẻ các phân tích của bạn dưới dạng bảng điều khiển và trực quan hóa.

Lộ trình

Nhập và làm sạch dữ liệu trong R

14 giờ
244
Nâng cao kỹ năng thực tế cần thiết để nhập và làm sạch dữ liệu khi làm việc trong R, giúp bạn có thể khám phá những thông tin quan trọng.

Lộ trình

Suy luận thống kê trong R

16 giờ
199
Một bộ kỹ năng cơ bản về suy luận thống kê cần thiết để hiểu, giải thích và tối ưu hóa các mô hình thống kê và học máy của bạn.

Lộ trình

Phân tích tiếp thị trong R

24 giờ
189
Nâng cao kỹ năng R cần thiết để làm việc với dữ liệu mạng xã hội, thực hiện phân tích giỏ hàng và sử dụng học máy để đưa ra các quyết định tiếp thị.

Lộ trình

Khai thác văn bản trong R

16 giờ
148
Khám phá khai thác văn bản trong R và tìm hiểu cách trích xuất những thông tin thú vị từ tweet, đánh giá sản phẩm và sách thông qua phân tích cảm xúc trong R.

Lộ trình

Dữ liệu lớn trong R

16 giờ
137
Làm việc với dữ liệu lớn trong R thông qua lập trình song song, kết nối với Spark, viết mã R có khả năng mở rộng và hiệu quả, và tìm hiểu các phương pháp trực quan hóa dữ liệu lớn.

Lộ trình

Học máy có giám sát trong R

25 giờ
131
Tạo, khám phá, đánh giá và điều chỉnh các tham số của các mô hình học máy có giám sát khác nhau.

Lộ trình

Cơ bản về Tài chính trong R

28 giờ
123
Nắm vững các kỹ năng cơ bản cần thiết để đưa ra các quyết định tài chính dựa trên dữ liệu trong R—sử dụng các gói xts, zoo, tidyquant và PortfolioAnalytics.

Tài nguyên liên quan về R

R Project

blog

The Top 8 R Project Ideas for 2026

Discover what R is and all the benefits for using it while giving examples and new ideas for a project.
Elena Kosourova's photo

Elena Kosourova

14 phút

blog

Python vs R for Data Science: Which Should You Learn?

This guide will help you answer one of the most frequently asked questions of newcomers in data science and help you choose between R and Python.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

10 phút

bảng tra cứu nhanh

Getting Started with R Cheat Sheet

This cheat sheet will cover an overview of getting started with R. Use it as a handy, high-level reference for a quick start with R. For more detailed R Cheat Sheets, follow the highlighted cheat sheets below.
Richie Cotton's photo

Richie Cotton

9 phút


Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets
to solve real-world problems in your browser

Frequently asked questions

What is R?

R is a statistical computing and graphics system, consisting of the R language and a run-time environment. Originally designed for statistical purposes, it excels in data analysis, mining, modeling, and creating visualizations. Primarily used for statistics and data science, its applications extend to AI, machine learning, financial analysis, and more. Being open-source and equipped with a wide array of functions and packages, R is popular across multiple fields including academia, finance, and social media.

Do I need any prior programming experience to start learning R?

No prior programming experience is required to start learning R. Our courses are designed to be accessible to beginners, with step-by-step guidance that makes learning R straightforward—even for those new to programming.

How can learning R benefit my career?

Learning R can significantly enhance your career, especially if you are interested in fields like data analysis, statistics, or research. As a language specifically designed for statistical analysis and data visualization, R skills are highly sought after in industries ranging from healthcare and finance to academia and marketing, opening up a wide range of job opportunities and pathways for professional growth.

How do I get started with R?

Beginning your journey with R first involves grasping its fundamental concepts—such as understanding vectors, factors, lists, and data frames. Our Introduction to R programming course covers these basics, providing a solid foundation for further exploration into the R programming language.

What is the difference between R and Python?

Python is a general-purpose programming language, developed to handle a wide range of tasks from data science to web development, making it highly versatile and popular for various applications. R, on the other hand, was created for statistical analysis and excels in data visualization and exploratory data analysis.

Is R worth learning in 2025?

Absolutely, R is worth learning in 2025, especially for those focused on specialized areas like statistical analysis, data visualization, and academic research. Despite the rapid growth of Python, R maintains a strong presence in data science and analytics, valued for its advanced statistical capabilities and dedicated community.

Does Datacamp offer an R Certification?

DataCamp offers two R certifications: Data Analyst and Data Scientist. Both are available in R or Python. If you are interested in either, check out our Certifications here.

Công nghệ và chủ đề khác

công nghệ