Dieser Kurs setzt unsere sanfte Einführung in die Programmierung in R fort und richtet sich an 3 Arten von Lernenden. Er ist genau das Richtige für Sie, wenn: - Sie Datenanalysen durchführen möchten, aber keine Programmierkenntnisse haben - Sie programmieren können, aber nicht allzu vertraut mit R sind - Sie etwas mit R programmieren können, aber mehr über die tidyverse-Verben erfahren möchten. Er wird am besten im Anschluss an den ersten Kurs der Spezialisierung belegt oder wenn Sie bereits mit ggplot, RMarkdown und dem Schreiben grundlegender Funktionen in R vertraut sind. Sie werden lernen, readr zu verwenden, um Ihre Daten einzulesen, dplyr, um Ihre Daten zu analysieren, und stringr und forcats, um Strings und Faktoren zu manipulieren.
Datenanalyse mit Tidyverse
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Datenanalyse mit Tidyverse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Schnellstraße zur Datenwissenschaft: R-Programmierung und Tidyverse
Dozent: Jane Wall
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.0
(10 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 17 Stunden
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Was Sie lernen werden
Sie werden lernen, aufgeräumte Daten zu identifizieren und zu beschreiben und einen unaufgeräumten Datensatz in R in einen aufgeräumten umzuwandeln.
Sie werden lernen, Daten zwischen mehreren zusammenhängenden Datentabellen zu analysieren.
Sie werden lernen, reguläre Ausdrücke anzuwenden, um Muster in Zeichenketten zu erkennen und Übereinstimmungen zurückzugeben und Muster durch neue Werte zu ersetzen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Reguläre Ausdrücke (REGEX)
- Kategorie: R-Programmierung
Wichtige Details
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Schnellstraße zur Datenwissenschaft: R-Programmierung und Tidyverse
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Bei der Analyse von Daten werden Sie oft aufgefordert, Daten aus CSV- oder txt-Dateien zu importieren. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten in Base R und die readr-Bibliothek, ein Paket aus dem Tidyverse, importieren und parsen können. Außerdem werden Sie mit R-Projekten vertraut gemacht, die Ihnen helfen, die mit einer Analyse verbundenen Datendateien zu speichern und zu organisieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Aufgaben4 Plug-ins
Daten werden in tabellarischer Form gespeichert und sind je nach Verwendung oft unterschiedlich organisiert. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten reorganisieren, um einen "aufgeräumten" Datensatz zu erstellen, bei dem jede Variable in einer eigenen Spalte, jede Beobachtung in einer eigenen Zeile und jeder Wert in einer Tabellenzelle gespeichert ist.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review2 Unbewertete Labore1 Plug-in
Bei der Datenanalyse geht es selten um eine einzelne Datentabelle, sondern Sie müssen mehrere zusammenhängende Tabellen kombinieren, um die Fragen zu beantworten, die Sie interessieren. In diesem Modul werden Sie lernen und üben, Variablen zu verändern und Beobachtungen aus relationalen Daten zu filtern.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor2 Plug-ins
Dieses Modul führt Sie in die Manipulation von Strings in R ein. Sie lernen die Grundlagen von Strings kennen, einschließlich der Erstellung von Strings, ihrer Zusammenführung und ihrer Unterteilung. Anschließend werden Sie reguläre Ausdrücke verwenden, um Muster in Strings zu beschreiben und anzuzeigen.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 peer review2 Unbewertete Labore2 Plug-ins
Im letzten Modul des Kurses werden Sie das forcats-Paket in tidyverse verwenden, um mit kategorischen Variablen zu arbeiten, also mit Variablen, die diskrete Werte haben. Das forcats-Paket stellt Faktoren vor - Datenobjekte, die zur Kategorisierung der Daten in Ebenen verwendet werden. Sie werden das Erstellen und Ändern von Faktoren üben.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor3 Plug-ins
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen
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