R 程式設計 A-Z™: 於資料科學實際演練 R 語言

R 語言具有免費、自由、功能完整、擴充性強等優勢特性，是一個很適合做資料分析與統計分析的程式設計語言。市面有很多R課程和講座。然而，R有一個非常陡峭的學習曲線，學生經常感到不堪重負。本課程與眾不同，將一步一步帶你進入。本課程講師為資料科學家和外匯系統專家，在金融、零售、運輸等行業擁有超過5年的經驗。本課程講師在 Udemy 已有超過300萬名學生，講師評等 4.5⭐️。本課程的評價為 4.5⭐️，已有 28 萬以上的學生參與。如果你想學實際在資料科學操作的 R 語言，且可以騰出時間寫作業的話(沒時間寫作業的話建議不要參加)，推薦你考慮這堂課 ! 本課程帶你在 R 和 R Studio 中學習程式設計。涉及資料分析、資料科學、統計分析、套件、函數、GGPlot2。

從這 10.5 小時的課程，你會學到

把 R 的程式設計從無提升到好的水準
了解如何使用 R Studio
了解程式設計的核心原則
了解如何在 R 中建向量
了解如何建變量
了解 R 中的整數型、雙(double)型、邏輯、字符和其他類型
了解如何在 R 中創建一個 while() 迴圈( loop )和一個 for() 迴圈( loop )
了解如何在 R 中建構和使用矩陣
學習 matrix() 函數，學習 rbind() 和 cbind()
了解如何在 R 中安裝軟體套件
了解如何自定 R studio 以適應你的喜好
了解大數法( Law of Large Numbers )
了解常態分配( Normal distribution )
在R中使用統計資料進行實踐
在R中處理財務資料
在R中用運動( sprots )資料練習

要求

不需要有先修知識或經驗。只要有熱情就可以成功！

說明

邊學邊做！

市面上有許多 R 語言課程和講座。然而，R 語言的學習曲線非常陡峭，學生常常不知所措。這門課程與眾不同！

本課程真正做到了循序漸進。在每個新教程中，我們都會在已有知識的基礎上更進一步。

每個影片結束後，您將學習一個可以立即應用的寶貴新概念。最棒的是，你可以透過實例進行學習。

本次培訓充滿了實際的分析挑戰，你將學習如何解決這些挑戰。有些挑戰我們會和你一起解決，有些則會作為家庭作業練習。

總而言之，本課程適合所有技能水平，即使你沒有任何程式設計或統計背景，也能順利完成本課程！

我迫不及待地想在課堂上見到你！

你將學到：

學習如何使用 R Studio
學習程式設計的核心原則
學習如何在 R 中建立向量
學習如何創建變數
學習 R 中的整數、雙精確度、邏輯值、字元和其他類型
學習如何在 R 中建立 while() 迴圈和 for() 迴圈
學習如何在 R 中建構和使用矩陣
學習 matrix() 函數，學習 rbind() 和 cbind()
學習如何在 R 中安裝軟體包

此致，

Kirill Eremenko

目標受眾

如果你想學習如何使用 R 語言編程，這門課程適合你
如果你厭倦了過於複雜的 R 語言課程，這門課程適合你
如果你想透過實作學習 R 語言，這門課程適合你
如果你喜歡挑戰，這門課適合你
這門課程會佈置作業，所以你必須做好充分的準備

關於講師

Kirill Eremenko 資料科學家和外匯系統專家

我叫 Kirill Eremenko，非常高興你能讀到這篇文章！

我的專業領域是資料科學諮詢，擁有金融、零售、交通運輸等行業的經驗。我師從德勤澳洲最優秀的分析導師，自從加入 Udemy 以來，我已經將我的知識傳授給了成千上萬有抱負的資料科學家。

在我的課程中，你會立即注意到我如何將我的實際經驗與物理和數學的學術背景相結合，在資料科學領域提供專業的循序漸進的指導。我的教學風格最突出的一點是注重直觀的解釋，因此你可以確信，即使是最複雜的主題，你也能真正理解。

總而言之，我對資料科學充滿熱情，並期待與你分享我的熱情和知識！

SuperDataScience Team 幫助你成為成功的資料科學

你好! 我們是SuperDataScience Team。你可以在Kirill Eremenko教授的資料科學課程諮詢我們 – 我們在這裡幫助你解決任何問題，並確保你順利完成此課程的旅程！

最好的聯繫方式是在正在學習的課程的Q&A中提出你的問題參與討論。在大多數情況下，我們在24小時內回覆。我們熱衷於幫助你享受課程！

希望在課堂上見到你，

誠摯地，
SuperDataScience的真實人物

Ligency 建構現實世界的 AI 產品

加入 Ligency，與超過 340 萬名學員一起學習。

我們擁有 4.6 分的講師評分、近 100 萬條評價，並提供 12 種語言的 121 門課程，幫助工程師、領導者和團隊掌握驅動當今人工智慧革命的技能，並交付實際成果。

我們從現實世界的起點出發：大型語言模型( LLM )及其驅動的產品。您將學習AI 和生成式人工智慧 (gen AI) 的基礎知識，然後交付生產級系統 – 聊天機器人、Co-Pilot、自動化和 AI 代理。我們將深入探討大型語言模型工程：檢索（RAG）、評估、可觀測性、安全性以及團隊大規模運行代理系統所使用的模式。

我們的技術堆疊實用且與時俱進。您將使用 Python、LangChain 和 LangGraph 快速建立原型；探索來自 OpenAI、Gemini 和 Claude（包括 Claude Code）的模型；使用 Hugging Face 和 Ollama 進行微調和部署；並在 AWS 上將其部署到生產環境 – 從 Bedrock 到事件驅動服務。需要自動化？我們利用 n8n、簡潔的介面和 CI/CD 將其完美整合。在此過程中，您將掌握在高負載下依然穩健的響應式工程技術。

未來發展方向：交付型人才的職位。熱愛建構的人才可以選擇 AI 工程師和 LLM 工程師；追求規模化可靠性的人才可以選擇平台和 MLOps 方向；致力於將智能體 AI 從簡報轉化為實際業務成果的人才可以選擇產品和領導力方向。貫穿始終的核心理念是：快速學習、快速建立、衡量一切、迭代優化。

從我們最暢銷的課程開始：

LLM 工程：精通 AI、大型語言模型和 Agents – 從最初的響應式設計到生產模式（RAG、Agents、評估、LangChain/LangGraph）的實踐路徑。

完整的 Agentic AI 工程課程 – 設計、編排和部署強大的 AI Agents 和 Agentic 工作流程。

生產環境中的 AI : 大規模的 Gen AI 和 Agenttic AI – AWS 上建置管道、監控和企業級部署的擴展模式。

生成式 AI 高階主管簡報：領導者的精通指南－生成式 AI 策略、治理與投資報酬率的簡明行動手冊。

如果您希望快速提陞技能並交付實際產品，歡迎加入我們。學習概念，體驗工具，建立產品 – 然後將其推向用戶。這就是 Ligency 的行事方式。