Datenvisualisierung ist eine wichtige Fähigkeit für jeden, der bei seiner Arbeit routinemäßig mit quantitativen Daten arbeitet - das heißt, Datenvisualisierung ist ein Werkzeug, das heute fast jeder Arbeitnehmer benötigt. Eines der wichtigsten Tools für die Datenvisualisierung ist heute die statistische Programmiersprache R. Insbesondere in Verbindung mit den Softwarepaketen von tidyverse hat sich R zu einer äußerst leistungsfähigen und flexiblen Plattform für die Erstellung von Zahlen, Tabellen und reproduzierbaren Berichten entwickelt. Allerdings kann R für Erstanwender einschüchternd sein, und es gibt so viele Ressourcen online, dass es schwierig sein kann, sie ohne Anleitung zu durchschauen. Dies ist der letzte Kurs der Specializations "Data Visualization and Dashboarding in R" Die Teilnehmer dieses Kurses verfügen über gut entwickelte Fähigkeiten zur Erstellung einer Vielzahl von Visualisierungen in R. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf der Anwendung dieser Fähigkeiten auf ein einzigartiges Projekt, bei dem öffentlich zugängliche Daten verwendet werden, um eine überzeugende Geschichte zu erzählen, wobei das in den vorherigen Kursen zusammengestellte Toolkit zur Datenvisualisierung zum Einsatz kommt.
Datenvisualisierung Capstone
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenvisualisierung & Dashboarding mit R
Dozent: Collin Paschall
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem Modul werden wir die Anforderungen für das Abschlussprojekt und einige mögliche Datenquellen besprechen. Anschließend erhalten wir einen schnellen Überblick über Ressourcen für eine gute Datenvisualisierung.
Das ist alles enthalten
6 Videos10 Lektüren2 peer reviews
In diesem Modul gehen wir die Anforderungen für die zweite Komponente Ihres Abschlussprojekts durch, in der Sie zeigen werden, dass Ihre Daten für die Visualisierung bereit sind. Anschließend stellen wir Ihnen einige wichtige Tools zur Datenbereinigung in R vor.
Das ist alles enthalten
5 Videos11 Lektüren4 Aufgaben1 peer review
In diesem Modul werden Sie eine weitere Visualisierungskritik durchführen, und die restliche Zeit der Woche sollten Sie der Fertigstellung Ihres Abschlussprojekts widmen.
Das ist alles enthalten
2 peer reviews
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Ball State University
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
University of Illinois Urbana-Champaign
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Geprüft am 31. Okt. 2021
Geprüft am 10. Mai 2021
Geprüft am 17. Juni 2021
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