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Einführung in die R-Programmierung für Data Science
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Einführung in die R-Programmierung für Data Science

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Yan Luo

Dozent: Yan Luo

47.630 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(504 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 10 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Manipulieren Sie primitive Datentypen in der Programmiersprache R mit RStudio oder Jupyter Notebooks.

  • Steuern Sie den Programmablauf mit Bedingungen und Schleifen, schreiben Sie Funktionen, führen Sie Operationen mit Zeichenketten durch, schreiben Sie reguläre Ausdrücke, behandeln Sie Fehler.

  • Konstruieren und manipulieren Sie R-Datenstrukturen, einschließlich Vektoren, Faktoren, Listen und Datenrahmen.

  • Lesen, schreiben und speichern Sie Datendateien und scrapen Sie Webseiten mit R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

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Bewertungen

1 Quiz, 8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Unabhängig davon, welche Programmiersprache Sie verwenden, haben alle einige Gemeinsamkeiten. Zum Beispiel müssen Sie wahrscheinlich grundlegende Operationen mit verschiedenen Datentypen durchführen, wie die Anwendung mathematischer Gleichungen auf numerische Daten. Außerdem benötigen Sie eine Umgebung, in der Sie Ihren Code schreiben können. Die meisten modernen integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) bieten Funktionen, die das Schreiben von Code erleichtern, wie z.B. Syntaxprüfung, Farbkodierung und integrierte Hilfe. In diesem Modul lernen Sie die Sprache R, ihre gebräuchlichen Datentypen und Techniken zu deren Bearbeitung kennen. Sie lernen auch die Rolle des R-Interpreters kennen und erfahren, wie er Code in ausführbare Objekte umwandelt. Schließlich werden Sie mit zwei der gängigsten IDEs für die R-Entwicklung vertraut gemacht: RStudio und Jupyter Notebook.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Quiz1 Aufgabe2 App-Elemente

Die Sprache R unterstützt viele Arten von Datenstrukturen, die Sie zur Organisation und Speicherung von Werten in Ihrem Code verwenden können, darunter Vektoren, Faktoren, Listen, Arrays, Matrizen und Datenrahmen. Jeder Datenstrukturtyp dient einem bestimmten Zweck und kann bestimmte Arten von Daten enthalten. Daher ist es wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu kennen, damit Sie je nach Ihrem Szenario die richtige Wahl treffen können. In diesem Modul erfahren Sie, welche Arten von Daten Sie in jeder Datenstruktur speichern können und wie Sie deren Inhalt hinzufügen, entfernen oder manipulieren können.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente

Wie die meisten Programmiersprachen unterstützt auch R Programmierfunktionen, mit denen Sie den Ablauf der Programmausführung steuern, Funktionen definieren können, die bestimmte Aufgaben ausführen, mit gängigen Datentypen wie Strings und Datumsangaben arbeiten und Ihren Code robuster machen, indem Sie wahrscheinliche Fehler abfangen und behandeln, bevor sie die Ausführung Ihres Codes unterbrechen. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie diese grundlegenden Programmieraufgaben in R implementieren.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente

Daten sind überall! Die Daten, die Sie analysieren müssen, können aus einer herkömmlichen Datenbank stammen, aber auch aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen und Systeme, und sie können in einem oder mehreren Formaten zu Ihnen kommen. Zum Beispiel können Ihre Daten in Text-, Excel-, JSON- oder XML-Dateien vorliegen. Oder sie sind gar nicht in einer Datei gespeichert, sondern befinden sich auf den Seiten einer Website. Wie werden Sie all diese verschiedenen Dateiformate in Ihre R-Arbeitsumgebung laden? Dieses Modul stellt Ihnen die Werkzeuge zur Verfügung, die Sie benötigen, um Daten aus einigen gängigen Dateiformaten und Quellen in Datenobjekte zu lesen, die Sie dann in Ihrer Datenanalyse verwenden und mit anderen Datenobjekten kombinieren können.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 App-Element1 Plug-in

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.4 (143 Bewertungen)
Yan Luo
IBM
7 Kurse316.242 Lernende

von

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Geprüft am 5. Okt. 2023

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Geprüft am 7. März 2022

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Geprüft am 24. März 2023

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