在数据科学和统计分析这个动态的领域中，有一种编程语言一直以来都经受住了时间的考验。这种语言一直以来都是研究人员、分析师和数据爱好者们的值得信赖的伙伴，它就是R。R是一种流行的开源编程语言和软件环境，专门设计用于统计计算和数据分析。它提供了广泛的数据可视化库，使其成为创建各种类型数据可视化（如图表、图形和绘图）的强大工具。
R中常用的数据可视化包包括ggplot2、lattice和基础R图形。如果你对从事数据科学、数据分析师、统计学家和数据科学家等职业感兴趣，那么研究这些课程之一可能是最适合你的选择。
在本文的内容中，我们将介绍一些最好的R课程，这些课程将教会你所有需要了解的R编程技能。这5个课程都包含了关于R编程的关键信息，并且还附带了可以在LinkedIn上共享的证书。
有关R的更多信息，请查看以下内容：R is a popular：学习数据科学的6个原因和选择哪种编程语言
目录
从R开始学习数据可视化
这门课程将为您提供一个扎实的基础，开始学习构建您在处理可视化数据和设置R方面的专业知识。这门课程的讲师是Collin Paschall，他是约翰霍普金斯大学高级讲师和项目协调员。
这门课程的学习时间为9小时，属于初学者级别，不需要任何先前经验。
在这门课程中，您将：
- 从行业专家那里学习新的概念。
- 熟悉这个工具的基本知识。
- 通过实践项目开发与工作相关的技能。
- 获得可分享的职业证书。
对于那些将积极使用定量数据的人来说，使用数据可视化是一项关键的技能，而了解如何使用R统计编程语言就显得至关重要。该课程分为3个模块，包括3个测验和6个评估，每个模块针对R的不同方面，为初学者提供了对使用该工具的真正介绍。
实践时间序列分析
实践时间序列分析是使用R编程语言应用时间序列分析技术。这些技术被应用于解决现实世界的问题或从时间顺序数据中获得洞见，时间序列分析是数据科学和统计学的重要组成部分，涉及定期时间间隔收集的数据点。
这门课程将教授具备一些技术能力并希望超越逐步方法的用户。该课程由2位讲师Tural Sadigov和William Thistleton授课。课程总持续时间为24小时，完成课程需要每周8小时，共计3周。该课程面向具有中级水平的学生，并提供灵活的学习时间表，使学生可以按自己的进度学习课程材料。
你将了解以下内容：
- 几种数学模型解释了生成这些类型数据的过程。
- 同时查看提供有关所提供数据的见解的图形表示。
- 还将学习如何制作出能够智能地预测未来的内容。
课程由多个模块组成，每个模块涵盖实际时间序列分析的不同方面。从基本统计开始，逐步深入了解季节性、SARIMA和预测等更复杂的知识。学生在完成之前需要完成19个评估任务。
使用R编程进行数据分析
本课程将为您提供申请入门级数据分析师职位所需的技能。在本课程中，您将学习R编程语言。您将学习使用RStudio的相关知识和如何使用它。本课程还将介绍软件的功能、潜在应用以及独特的R特性，包括R包。
您的讲师将是Google职业证书（一位顶级讲师），他们是Grow with Google项目的一部分，旨在帮助个人和企业成长。该课程适合初学者，时间安排灵活，总共需要36个小时完成。
学生们有望学到以下内容：
- 能够描述R编程语言及其编程环境。
- 能够解释R编程中涉及的基本概念，包括函数、变量、数据类型、管道和向量。
- 列举在R中创建可视化的可能性。
- 了解R Markdown的基本格式以便为您的材料赋予形式和重点。
- 使用R包的内容和组件。
- 获得由Google颁发的共享职业证书。
该课程包括5个模块，从第一个编程和数据分析开始。第二个模块是使用RStudio进行编程，第三个模块是使用R处理数据，第四个模块是更多关于可视化、美学和注释的内容。最后一个模块是文档和报告。
使用R进行数据可视化和仪表盘专业化
使用R进行高级数据可视化涉及使用R编程语言创建复杂、信息量大和视觉上吸引人的数据可视化，超越基本的图表/图形。在R中进行高级数据可视化技术包括利用专门的库和创造性方法来传达复杂数据集的见解。
本课程是“数据可视化和仪表盘化在R中”的第三个专业化课程。学生在学习这门课程时已经掌握了使用R进行许多基本可视化的基础知识，通常使用ggplot2包。本课程的主要重点是扩展学生的数据可视化选项清单。
本课程的长度为8小时，时间灵活，非常适合完成。你的教练将会是我们在许多这些课程中见过的熟悉面孔Collin Paschall。
在这门课程中，你将会：
- 使用其他包来补充ggplot2。
- 制作更多传统图形的变体，还会涉及到空间数据。
到达课程结束时，学生可以：
- 使用数据导入功能。
- 使用来自著名的tidyverse包的工具来修改数据。
- 使用R Markdown制作简单报告。
本课程共有三个模块，模块1是“高级ggplot2图形”。模块2的主题是“空间数据”，模块3是“Plotty和ggnimate”。除了模块，还需要在获得证书之前完成六个小测验。
结论
总的来说，数据科学和统计分析领域继续依靠R作为忠实的伴侣。这些顶级R课程的选择为那些希望掌握这种开源编程语言的个人提供了宝贵的机会。无论你的目标是掌握数据可视化、深入研究时间序列分析、从事数据分析师职业，还是专注于高级数据可视化，这些课程提供了提升你的R编程技能的最佳途径。通过类似LinkedIn的平台共享证书，或者将它们添加到你的简历上，这些课程不仅能为你提供知识，还能为你打开通往新职业高度的大门。