Johns Hopkins University
Spezialisierung Datenwissenschaft: Grundlagen mit R
Johns Hopkins University

Spezialisierung Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

Unterrichtet auf Englisch

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

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

108.512 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Spezialisierung – 5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.6

(6,058 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie R zum Bereinigen, Analysieren und Visualisieren von Daten.

  • Lernen Sie, wie Sie die richtigen Fragen stellen, Daten sammeln und reproduzierbare Forschung betreiben.

  • Verwenden Sie GitHub zur Verwaltung von Data Science-Projekten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Github
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse

Wichtige Details

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Spezialisierung – 5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.6

(6,058 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

KURS 118 Stunden4.6 (33,901 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • R, R-Studio, Github und andere nützliche Tools einrichten

  • Verstehen Sie die Daten, Probleme und Tools, die Datenanalysten verwenden

  • Erläutern Sie die wichtigsten Konzepte zum Studiendesign

  • Erstellen Sie ein Github-Repository

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Github
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Rstudio

R-Programmierung

KURS 257 Stunden4.5 (22,228 Bewertungen)

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: Knitr
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Auszeichnungssprache

Abrufen und Bereinigen von Daten

KURS 319 Stunden4.5 (8,057 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Verstehen gängiger Datenspeichersysteme

  • Wenden Sie die Grundlagen der Datenbereinigung an, um die Daten "aufzuräumen"

  • Verwenden Sie R für Text- und Datumsmanipulationen

  • Beschaffen Sie verwertbare Daten aus dem Internet, von APIs und Datenbanken

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Rstudio

Explorative Datenanalyse

KURS 454 Stunden4.7 (6,065 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Analytische Grafiken und das Basisplottsystem in R verstehen

  • Verwenden Sie fortgeschrittene Grafiksysteme wie das Lattice-System

  • Erstellen Sie grafische Darstellungen von sehr hochdimensionalen Daten

  • Wenden Sie Techniken der Clusteranalyse an, um Muster in Daten zu finden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cluster-Analyse
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse

Reproduzierbare Forschung

KURS 57 Stunden4.6 (4,170 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Organisieren Sie die Datenanalyse, um sie besser reproduzierbar zu machen

  • Schreiben Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr

  • Bestimmen Sie die Reproduzierbarkeit des Analyseprojekts

  • Veröffentlichen Sie reproduzierbare Webdokumente mit Markdown

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Reguläre Ausdrücke (REGEX)
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Daten bereinigen

Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.596.758 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.622.431 Lernende

von

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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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