R is een programmeertaal en softwareomgeving voor statistische berekeningen en grafische visualisaties. Het wordt veel gebruikt door statistici en dataminers voor data-analyse en het ontwikkelen van statistische software. Het wordt ook gebruikt voor datavisualisatie,  modellering en andere soorten data-analyse.

Voor de cursus is geen specifieke voorkennis nodig.

Je kunt op aanvraag na de cursus een zogenaamd ‘Certificaat van deelname’ ontvangen van de School of Data Science. Hierop staat je naam, de datum, de cursusnaam en het aantal uur dat besteed is aan de cursus.

Jazeker! Onze opleidingen, trainingen en cursussen kan je volgen met het UWV Scholingsbudget. Dus ook de cursus R for Data Analysis is te volgen met het UWV Scholingsbudget. Op onze UWV Scholingsbudget pagina kan je meer informatie vinden over het UWV Scholingsbudget en een aanvraag indienen.

R en Python zijn beide programmeertalen die veel worden gebruikt voor statistische analyse en data science. Er zijn echter enkele belangrijke verschillen tussen de twee talen waarvan u op de hoogte moet zijn:

Syntaxis: R en Python hebben verschillende syntaxis, wat betekent dat de manier waarop je code schrijft in de twee talen verschillend is. R gebruikt een syntaxis die vergelijkbaar is met de taal van statistiek, waardoor het voor mensen met een achtergrond in statistiek gemakkelijker wordt om te leren. Python daarentegen heeft een meer algemene syntaxis die voor beginners gemakkelijker te leren is.

Pakketten en bibliotheken: R en Python hebben verschillende sets pakketten en bibliotheken die voor verschillende doeleinden worden gebruikt. R heeft een groot aantal pakketten die specifiek zijn ontworpen voor statistische analyse en datavisualisatie, terwijl Python een breder scala aan pakketten heeft die voor verschillende taken worden gebruikt.

Community en ondersteuning: R en Python hebben verschillende community’s van gebruikers en ontwikkelaars, wat van invloed kan zijn op het ondersteuningsniveau en de beschikbare bronnen voor de twee talen. R heeft een grote en actieve community van gebruikers die betrokken zijn bij het ontwikkelen en delen van pakketten en tools voor de taal, terwijl Python een meer algemene community heeft die niet specifiek gericht is op data-analyse.

Over het algemeen hangt de keuze tussen R en Python af van uw specifieke behoeften en voorkeuren. Als je vooral geïnteresseerd bent in statistische analyse en datavisualisatie, dan is R wellicht de betere keuze voor jou. Als je echter een breder scala aan taken wilt doen, of als je een beginner bent met programmeren, dan is Python misschien beter geschikt.

Er zijn verschillende redenen waarom u R in plaats van Python zou willen kiezen voor statistische analyse en datawetenschap:

R heeft een syntaxis die specifiek is ontworpen voor statistische analyse, waardoor het gemakkelijker is voor mensen met een achtergrond in statistiek om te leren en te gebruiken.

R heeft een groot aantal pakketten en tools die specifiek zijn ontworpen voor statistische analyse en datavisualisatie, wat betekent dat u gemakkelijk toegang hebt tot een schat aan bronnen om u te helpen bij je werk.

R heeft een grote en actieve gemeenschap van gebruikers die betrokken zijn bij het ontwikkelen en delen van pakketten en tools voor de taal, wat betekent dat u gemakkelijk ondersteuning en hulp kunt krijgen bij het gebruik van R.

R is een veelzijdige taal die kan worden gebruikt voor een breed scala aan taken, waaronder data manipulatie, visualisatie en machine learning.

Over het algemeen, als je vooral geïnteresseerd bent in statistische analyse en datavisualisatie, dan is R misschien de betere keuze voor jou. Het is speciaal ontworpen voor deze taken en heeft een groot aantal pakketten en tools die je kunnen helpen bij je werk.