Johns Hopkins University
Spezialisierung Datenwissenschaft: Grundlagen mit R
Johns Hopkins University

Spezialisierung Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

113.762 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6

(6,147 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Monate
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Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie R zum Bereinigen, Analysieren und Visualisieren von Daten.

  • Lernen Sie, wie Sie die richtigen Fragen stellen, Daten sammeln und reproduzierbare Forschung betreiben.

  • Verwenden Sie GitHub zur Verwaltung von Data Science-Projekten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Statistische Berichterstattung
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Statistisches Programmieren
  • Kategorie: Datenwrangling
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Versionskontrolle
  • Kategorie: Knitr
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
  • Kategorie: Git (Versionskontrolle-System)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • R, R-Studio, Github und andere nützliche Tools einrichten

  • Verstehen Sie die Daten, Probleme und Tools, die Datenanalysten verwenden

  • Erläutern Sie die wichtigsten Konzepte zum Studiendesign

  • Erstellen Sie ein Github-Repository

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Github
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Versionskontrolle
Kategorie: Git (Versionskontrolle-System)
Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Big Data
Kategorie: Software-Installation
Kategorie: R-Programmierung
R-Programmierung

R-Programmierung

KURS 257 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verstehen wichtiger Konzepte von Programmiersprachen

  • Konfigurieren Sie die statistische Programmiersoftware

  • Nutzen Sie die R-Schleifenfunktionen und Debugging-Tools

  • Sammeln Sie detaillierte Informationen mit dem R-Profiler

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Knitr
Kategorie: Datenüberprüfung
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Verifizierung und Validierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Technische Dokumentation
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: R-Programmierung

Was Sie lernen werden

  • Verstehen gängiger Datenspeichersysteme

  • Wenden Sie die Grundlagen der Datenbereinigung an, um die Daten "aufzuräumen"

  • Verwenden Sie R für Text- und Datumsmanipulationen

  • Beschaffen Sie verwertbare Daten aus dem Internet, von APIs und Datenbanken

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Programm-Entwicklung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Computer-Programmierwerkzeuge
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Simulationen
Kategorie: R-Programmierung
Explorative Datenanalyse

Explorative Datenanalyse

KURS 454 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analytische Grafiken und das Basisplottsystem in R verstehen

  • Verwenden Sie fortgeschrittene Grafiksysteme wie das Lattice-System

  • Erstellen Sie grafische Darstellungen von sehr hochdimensionalen Daten

  • Wenden Sie Techniken der Clusteranalyse an, um Muster in Daten zu finden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Farbtheorie
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: R-Programmierung
Reproduzierbare Forschung

Reproduzierbare Forschung

KURS 57 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Organisieren Sie die Datenanalyse, um sie besser reproduzierbar zu machen

  • Schreiben Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr

  • Bestimmen Sie die Reproduzierbarkeit des Analyseprojekts

  • Veröffentlichen Sie reproduzierbare Webdokumente mit Markdown

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Dateiverwaltung
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: SQL
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenzugriff
Kategorie: MySQL
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: R-Programmierung

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.642.012 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.669.406 Lernende

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