对于在工作中经常使用定量数据的人来说，数据可视化是一项关键技能--也就是说，数据可视化是当今几乎每个工作者都需要的工具。R 统计编程语言是当今数据可视化的重要工具之一。特别是结合 tidyverse 软件包，R 已成为制作数字、表格和可重现报告的一个极其强大和灵活的平台。然而，对于初次使用 R 的人来说，R 可能会让人望而生畏，而且网上有太多的资源，如果没有人指导，很难对其进行分类。 为了满足这一需求，本课程面向那些对 R 没有经验或经验很少，但希望了解这一工具的学习者。课程结束时，学生将能够将数据导入 R，使用流行的 tidyverse 软件包中的工具处理数据，并使用 R Markdown 制作简单的报告。本课程专为具备良好的计算基础，但编程经验有限的学生设计。
开始使用 R 进行数据可视化
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本课程是 使用 R 进行数据可视化和仪表板制作 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
在本模块中，我们将使用 R 来处理可视化数据。首先，您应该观看每一课的介绍视频。然后，仔细阅读所提供的阅读材料和参考资料。完成上述步骤后，我建议再次观看视频以检查您的理解程度。在学习过程中，您还将参加一些小测验，以确保您能跟上进度。
涵盖的内容
8个视频7篇阅读材料4个作业1次同伴评审
在本模块中，我们将使用 tidyverse 中的函数来处理数据。首先，您应该观看每课的介绍视频。然后，仔细复习所提供的阅读材料和参考资料。完成后，我建议您再次观看视频，以检查您的理解。在学习过程中，您还将参加一些小测验，以确保您能跟上进度。
涵盖的内容
5个视频7篇阅读材料2个作业1次同伴评审
在本模块中，我们将学习使用 R Markdown 制作可重现的报告。首先，您应该观看每一课的介绍性视频。然后，仔细复习所提供的阅读材料和参考资料。完成上述步骤后，我建议再次观看视频以检查您的理解。在学习材料的过程中，你将参加一些小测验，以确保你能跟上进度。然后，在本单元结束时，您将提交一份涵盖本课程所有材料的作业供同行评阅。
涵盖的内容
3个视频8篇阅读材料3个作业1次同伴评审
获得职业证书
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位教师
授课教师评分
4.7 (128个评价)
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状态：免费试用Johns Hopkins University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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AT
5
已于 Apr 11, 2021审阅
I found this course interesting. It help me improve on the skills as a look to advance skills in R.I liked the recode function. I had not yet used it
BS
5
已于 Sep 26, 2021审阅
An accessible introduction to the world of R and Ggplot. The Specialization is recommended for researchers of all areas.
AH
5
已于 Dec 15, 2022审阅
A clear. logical foundation for data cleaning and wrangling using the Tidyverse packages in R. an excellent introduction for beginners looking to begin their data science journey.
常见问题
要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后，您就可以访问专项课程中的所有课程，完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。
更多问题
提供助学金，
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。