In diesem Kurs erhalten Sie eine Einführung in die wichtigsten Tools und Ideen aus dem Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers. Der Kurs gibt einen Überblick über die Daten, Fragen und Tools, mit denen Datenanalysten und Datenwissenschaftler arbeiten. Dieser Kurs besteht aus zwei Komponenten. Die erste ist eine konzeptionelle Einführung in die Ideen, die hinter der Umwandlung von Daten in umsetzbares Wissen stehen. Die zweite ist eine praktische Einführung in die Tools, die im Programm verwendet werden, wie Versionskontrolle, Markdown, Git, GitHub, R und RStudio.
Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers
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Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Jeff Leek, PhD
748.591 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(33,933 Bewertungen)
Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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: Datenverarbeitung
- Kategorie: Github
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Rstudio
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
21 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir die Datenwissenschaft und die Daten selbst vorstellen und definieren. Wir gehen auch auf einige der Ressourcen ein, die Datenwissenschaftler nutzen, um Hilfe zu bekommen, wenn sie nicht weiterkommen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren5 Aufgaben5 Plug-ins
In diesem Modul helfen wir Ihnen dabei, mit R und RStudio loszulegen. Ganz nebenbei lernen Sie einige Grundlagen über beide und warum Datenwissenschaftler sie verwenden.
Das ist alles enthalten
5 Videos6 Aufgaben5 Plug-ins
In diesem Modul lernen Sie etwas über Versionskontrolle und warum sie für Datenwissenschaftler so wichtig ist. Außerdem lernen Sie, wie Sie Git und GitHub verwenden, um die Versionskontrolle in datenwissenschaftlichen Projekten zu verwalten.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Aufgaben4 Plug-ins
In diesem letzten Modul lernen Sie den Umgang mit R Markdown und erhalten eine Einführung in drei Konzepte, die für jeden erfolgreichen Datenwissenschaftler unglaublich wichtig sind: gute Fragen stellen, Versuchsplanung und Big Data.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Aufgaben1 peer review4 Plug-ins
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.5 (4,760 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Johns Hopkins University
Coursera Instructor Network
Johns Hopkins University
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Geprüft am 22. Mai 2021
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5
Geprüft am 14. Apr. 2020
AS
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Geprüft am 18. Dez. 2016
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Häufig gestellte Fragen
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