Johns Hopkins University
تحليل البيانات الاستكشافية

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Johns Hopkins University

تحليل البيانات الاستكشافية

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

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Es dauert 56 Stunden
3 Wochen bei 18 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • فهم الرسومات التحليلية ونظام الرسم الأساسي في لغة R

  • استخدم أنظمة الرسومات البيانية المتقدمة مثل النظام الشبكي

  • قم بعمل عروض رسومية لبيانات عالية الأبعاد

  • تطبيق تقنيات التحليل العنقودي لتحديد الأنماط في البيانات

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Graphon
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: General Statistics

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

يغطي هذا الأسبوع أساسيات الرسومات التحليلية ونظام الرسم الأساسي في R. وقد قمنا أيضًا بتضمين بعض المواد الأساسية لمساعدتك في تثبيت R إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل.

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15 Videos6 Lektüren1 Aufgabe5 Programmieraufgaben1 peer review

مرحبًا بكم في الأسبوع الثاني من تحليل البيانات الاستكشافية. يغطي هذا الأسبوع بعض أنظمة الرسومات البيانية الأكثر تقدمًا المتوفرة في R: نظام Lattice ونظام ggplot2. بينما يوفر نظام الرسومات base العديد من الأدوات المهمة لتصور البيانات، فقد كان جزءًا من نظام R الأصلي ويفتقر إلى العديد من الميزات التي قد تكون مرغوبة في نظام الرسم، خاصة عند تصور البيانات عالية الأبعاد. يعمل نظاما Lattice وggplot2 أيضًا على تبسيط تخطيط الرسومات مما يجعلها عملية أقل تعقيدًا.

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7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe5 Programmieraufgaben

مرحبًا بكم في الأسبوع 3 من تحليل البيانات الاستكشافية. يغطي هذا الأسبوع بعض الأساليب الإحصائية المستخدمة في التحليل الاستكشافي. تتضمن هذه الأساليب تقنيات التجميع وتقليل الأبعاد التي تسمح لك بعمل عروض رسومية لبيانات ذات أبعاد عالية جدًا (العديد من المتغيرات). نغطي أيضًا طرقًا جديدة لتحديد الألوان في R بحيث يمكنك استخدام اللون كبُعد مهم ومفيد عند عمل رسومات البيانات. تمت تغطية كل هذه المواد في الفصول 9-12 من كتابي تحليل البيانات الاستكشافية مع R.

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12 Videos1 Lektüre4 Programmieraufgaben

في هذا الأسبوع، سنلقي نظرة على دراستي حالة في تحليل البيانات الاستكشافية. الأول يتضمن استخدام تقنيات التحليل العنقودي، والثاني هو تحليل أكثر تعقيدًا لبعض بيانات تلوث الهواء. غالبًا ما تكون طريقة عمل EDA أمرًا شخصيًا، لكني أقدم مقاطع الفيديو هذه لإعطائك فكرة عن كيفية المضي قدمًا في نوع معين من مجموعة البيانات.

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2 Videos2 Lektüren1 Programmieraufgabe1 peer review

Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.605.190 Lernende

von

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