Lernen Sie die Grundpfeiler des öffentlichen Sektors und die Kernfunktionen der öffentlichen Verwaltung anhand der statistischen Explorationsdatenanalyse (EDA) kennen. Erlernen Sie analytische und technische Fähigkeiten unter Verwendung der Programmiersprache R, um Daten zu erforschen, zu visualisieren und zu präsentieren, wobei der Schwerpunkt auf der Gerechtigkeit und den Verwaltungsfunktionen der Planung und Berichterstattung liegt. Die technischen Fähigkeiten in diesem Kurs konzentrieren sich auf die ggplot2-Bibliothek des tidyverse und umfassen die Entwicklung von Balken-, Linien- und Streudiagrammen, die Erstellung von Trendlinien und das Verständnis von Histogrammen, Kernel-Dichte-Schätzungen, Violin-Plots und Ridgeplots. Diese Kenntnisse werden durch Lektionen über bewährte Verfahren für die Gestaltung von Informationsvisualisierungen ergänzt. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie die mehrschichtige Grammatik von Grafiken und ihre Implementierung in ggplot2 verstehen, während Sie eine Reihe authentischer öffentlicher Datensätze erforschen. Alle Kursarbeiten werden in RStudio in Coursera durchgeführt, ohne dass Sie zusätzliche Software installieren müssen. Dies ist der zweite von vier Kursen innerhalb der Data Analytics in the Public Sector with R Specialization. Die Kursreihe ist ideal für Berufstätige oder Berufsanfänger, die im öffentlichen Sektor arbeiten und sich Kenntnisse über die effektive Analyse öffentlicher Daten aneignen möchten. Sie ist auch ideal für derzeitige Datenanalytiker oder Studenten, die in den öffentlichen Sektor einsteigen möchten.
Explorative Datenanalyse für den öffentlichen Sektor mit ggplot
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenanalyse im öffentlichen Sektor mit R
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Christopher Brooks
Bei 
enthalten
Kurs
(10 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Grundpfeiler des öffentlichen Sektors und die Kernfunktionen der öffentlichen Verwaltung mit Hilfe der statistischen Explorationsdatenanalyse (EDA)
Verwenden Sie R, um Daten zu erforschen, zu visualisieren und zu präsentieren, mit dem Schwerpunkt auf Gerechtigkeit und den administrativen Funktionen der Planung und Berichterstattung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Öffentliche Verwaltung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: tidyverse
Wichtige Details
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13 Quizzes
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zum zweiten Kurs des Kurses Data Analytics in the Public Sector with R-Exploratory Data Analysis for Public Administration with ggplot. In dieser Woche werden Sie beginnen, die Fähigkeiten der explorativen Datenanalyse durch die Erstellung von ggplot-Plots und Liniendiagrammen in RStudio zu entwickeln. Sie werden auch erkennen, wie wichtig die Datenvisualisierung für die öffentliche Verwaltung ist und wie leistungsfähig Datenvisualisierungsfähigkeiten im Beruf des Datenanalysten sind.
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Willkommen zu Woche 2! In dieser Woche werden Sie die Bedeutung der explorativen Datenanalyse (EDA) für das Kernprinzip der Gerechtigkeit kennenlernen. Aufbauend auf der vorangegangenen Woche werden Sie außerdem Ihre Fähigkeiten in der explorativen Datenanalyse weiter ausbauen, indem Sie Häufigkeiten und Verteilungen verstehen und lernen, wie Sie mit RStudio Trendlinien und Histogramme erstellen können.
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9 Videos3 Lektüren5 Quizzes1 App-Element
Willkommen zu Woche 3! In dieser Woche beginnen Sie mit der Erforschung von Verteilungen und entwickeln die Fähigkeit, verschiedene Verteilungen zu visualisieren, wie z.B. Boxplots, Violinplots und Ridgeplots. Sie werden auch lernen, wie Sie in ggplot mit RStudio Skalierung, Koordinaten und Flächen über mehrere Ebenen hinweg entwickeln können.
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5 Videos2 Quizzes
Willkommen zu Woche 4, der letzten Woche in diesem Kurs! In dieser Woche werden Sie die besten Praktiken für die Datenvisualisierung anhand von Kommunikationsprinzipien und -fähigkeiten kennenlernen. Außerdem lernen Sie die Theorie der Informationsvisualisierung kennen und erfahren, wie Sie diese bei der Entwicklung von Datenvisualisierungen in RStudio anwenden können.
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12 Videos3 Lektüren2 Quizzes1 App-Element2 Diskussionsthemen1 Plug-in
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Häufig gestellte Fragen
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