跳到内容

在线学校学习如何在r编码竞技场中发挥

r编码

因此,您来自一个非编码背景,但鉴于您的研究结果的快速增长,您已经累计了一堆需要数据挖掘的数据。

现在,您可以将其留给您的生物信息学核心设施,但如果您很想了解他们如何得出结论(或者您没有BI核心设施),您可能需要自己学习一些代码。

bob体育是赌钱的吗BiteSize Bio发布了有用的文章,让您开始学习目前最受欢迎的节目生命科学数据分析的语言,R。这些非常好抓住主要想法,并提供有用的代码片段您可以复制到控制台并执行统计分析。通常,人们建议使用R帮助添加更多知识,但在我的经验中,如果您熟悉编码术语,则R帮助真正有助于帮助。这需要通过实际任务进行一些培训。

在这里,我向您展示了对R的编程中的几个在线课程的简短回顾。在我的经​​验中,这应该从您开始的级别启动您,您实际上可以理解R帮助并使用它而无需谷歌60%what’s written in it.

尝试r.

在代码学校,很多人有第一次遇到代码的地方,你也可以找到一个短期课程在R.他们的座右铭是通过实践学习, 所以尝试r.提供互动,游戏样环境,您实际上需要一直键入代码,并顺利地教授语言的基础知识。

等级:说出 -我生命中从未见过控制台 -初学者

大纲: 你有8级完成,每个每个有不同数量的挑战(从9到39)。完成级别后,您收到徽章,这使得它感觉更像是玩游戏。所涵盖的主题包括基本数据结构(向量,矩阵,因素,数据帧),但它也介绍了你统计测试使用现实世界数据。它还解释了诸如附加文件的复杂概念,其中学习者可以更快地运行。

时间线:如果你没有中断,一小时就足够了。

来自用户的尖端:暂停一周,经过两次。如果我们更频繁地重复事物,我们会更好地了解更好,但我们很少有时间审查课程。鉴于这门课程没有那么耗时,利用机会审查你所学到的东西。

R编程简介

微软的介绍性R课程版本释放MOOCS的EDX聚合器是一个结构良好的,简单的, 然而深入课程为您提供了关于构成内容的具体知识基础r编码语言。

等级:初学者(但是一个想法是什么以及它是如何使用的)

大纲:课程分为8个模块;每个模块都有几个讲座,然后是实验实践。每次讲座后,实验室都会发生,而且没有完成当前级别,他们不会让你进入下一步。具体来说,该课程教你了基本数据结构(向量,矩阵,因素,数据帧)和运营跟他们。您可以了解基本语法和数据处理。最终模块概述了图形能力

时间线: 这是自我节奏,这取消了截止日期的紧张局势。尽管如此,你还可以完成它两天或者一个专注于8小时的工作日。

来自用户的尖端:在模块的中间,从推荐中尝试不同的方法:看看你是否可以先听取模块的讲座,然后做实验室练习。可能更加困难,但知识变得更快。

R编程

Coursera是另一个MoOC平台,其中包括数据科学专业化,提供了很多广泛的非常全面课程。虽然它需要深焦点,这真的是工作 - 你是流利在完成后。

等级:第一周适合初学者;其他三个需要良好地了解编程概念

大纲: 有几个视频讲座每周,以及您可以采取的测验检查您的知识。编程分配在第二周开始,要求承诺。没有练习,但你可以安装一个交互式学习包,漩涡,这通过练习解释了主要命令。第一周以信息开头R的历史,涵盖了所有的基本对象数据处理。从第二周开始,它更加苛刻,重点使用和写作功能以及定义一些复杂的概念等范围规则。第三周介绍循环和分裂组合应用策略,第四周教导了如何波兰代码

时间线:在四周的过程中,关于每周10小时有必要的。有截止日期对于测验和编程分配,这额外推动了学习过程。

来自用户的尖端:你可以听到课程的前两个星期,完成测验和旋流练习,然后花一些时间掌握并应用您到目前为止所学到的内容。您可以在一个月内回到课程以完成其余的。

还有一些更多的建议

尝试完成所有三个课程因为他们中的许多人重复相同的概念,而是从不同的角度来看。这给了你一个更广泛的形象在R手段中编码的是什么以及如何重置您的大脑以编程模式思考。从最快的开始,尝试r,然后继续前两周的R编程,而你仍然困惑如何解决他们的编程分配,请通过r介绍,以帮助您亮起。然后完成R编程。

并且不要忘记吹嘘你学会了代码。

r编码
图像信用:史蒂夫雪丹草

发表评论

你一定是登录发表评论。

本网站使用AkisMet减少垃圾邮件。了解如何处理评论数据

滚动到顶部
分享Via
复制链接