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
Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Jeff Leek, PhD
744.868 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
4.6
(33,901 Bewertungen)
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96%
18 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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 Quizzes
Kurs
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Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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 Quizzes5 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 Quizzes5 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 Quizzes4 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 Quizzes1 peer review4 Plug-ins
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.5 (4,748 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Johns Hopkins University
Coursera Instructor Network
MathWorks
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Bewertungen von Lernenden
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AL
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Geprüft am 22. Mai 2021
AM
5
Geprüft am 21. Juli 2017
UK
4
Geprüft am 22. Juni 2020
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Häufig gestellte Fragen
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