In diesem Kurs lernen Sie, wie man in R programmiert und wie man R für eine effektive Datenanalyse verwendet. Sie lernen, wie Sie die für eine statistische Programmierumgebung notwendige Software installieren und konfigurieren und beschreiben allgemeine Konzepte der Programmiersprache, wie sie in einer statistischen Hochsprache implementiert sind. Der Kurs behandelt praktische Fragen der statistischen Datenverarbeitung, darunter die Programmierung in R, das Einlesen von Daten in R, den Zugriff auf R-Pakete, das Schreiben von R-Funktionen, das Debugging, das Profiling von R-Code und das Organisieren und Kommentieren von R-Code. Themen aus dem Bereich der statistischen Datenanalyse liefern Arbeitsbeispiele.
R-Programmierung
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R-Programmierung
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Roger D. Peng, PhD
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Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(22,245 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 57 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
Verstehen wichtiger Konzepte von Programmiersprachen
Konfigurieren Sie die statistische Programmiersoftware
Nutzen Sie die R-Schleifenfunktionen und Debugging-Tools
Sammeln Sie detaillierte Informationen mit dem R-Profiler
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Fehlersuche
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Rstudio
Wichtige Details
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Bewertungen
6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche werden die Grundlagen für den Einstieg in R behandelt. Die Lektion Hintergrundmaterial enthält Informationen zur Kursmechanik und einige Videos zur Installation von R. Die Videos der Woche 1 behandeln die Geschichte von R und S, gehen auf die grundlegenden Datentypen in R ein und beschreiben die Funktionen zum Lesen und Schreiben von Daten. Ich empfehle Ihnen, die Videos in der angegebenen Reihenfolge anzuschauen, aber es schadet nicht, die Videos in anderer Reihenfolge anzuschauen.
Das ist alles enthalten
28 Videos9 Lektüren1 Aufgabe7 Programmieraufgaben
Willkommen zu Woche 2 der R-Programmierung. In dieser Woche ziehen wir die Handschuhe aus und behandeln in den Vorlesungen wichtige Themen wie Kontrollstrukturen und Funktionen. Außerdem stellen wir Ihnen die erste Programmieraufgabe des Kurses vor, die am Ende der Woche fällig ist.
Das ist alles enthalten
13 Videos3 Lektüren2 Aufgaben3 Programmieraufgaben
Wir sind jetzt in der dritten Woche der R-Programmierung angelangt, die auch die Halbzeit markiert. Die Vorlesungen in dieser Woche behandeln Schleifenfunktionen und die Debugging-Tools in R. Diese Aspekte von R machen R sowohl für die interaktive Arbeit als auch für das Schreiben von längerem Code nützlich und werden daher in der Praxis häufig verwendet.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 peer review
In dieser Woche geht es um die Simulation von Daten in R, die als Grundlage für die Durchführung von Simulationsstudien dient. Außerdem behandeln wir den Profiler in R, mit dem Sie detaillierte Informationen darüber sammeln können, wie Ihre R-Funktionen ausgeführt werden, und mit dem Sie Engpässe identifizieren können, die behoben werden können. Der Profiler ist ein wichtiges Hilfsmittel, um Ihre Programme zu optimieren. Schließlich behandeln wir die Funktion str, die ich persönlich für die nützlichste Funktion in R halte.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren2 Aufgaben3 Programmieraufgaben
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.4 (1,947 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Colorado Boulder
Duke University
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.
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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.“
Bewertungen von Lernenden
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4.5
22.245 Bewertungen
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DK
5
Geprüft am 2. Feb. 2016
JM
5
Geprüft am 11. Aug. 2019
AK
5
Geprüft am 26. Mai 2017
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Häufig gestellte Fragen
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