Johns Hopkins University
Spezialisierung Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R

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Johns Hopkins University

Spezialisierung Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R

Mit Tidy Tools Einblicke aus Daten gewinnen. Importieren, verarbeiten, visualisieren und modellieren Sie Daten mit den Tidyverse R-Paketen

Stephanie Hicks, PhD
Shannon Ellis, PhD
Carrie Wright, PhD

Dozenten: Stephanie Hicks, PhD

3.172 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4.6

(89 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Organisieren Sie ein Data Science Projekt

  • Importieren Sie Daten aus gängigen Tabellenkalkulations-, Datenbank- und webbasierten Formaten

  • Verarbeiten und manipulieren Sie unordentliche Daten und erstellen Sie ordentliche Datensätze

  • Erstellen Sie Datengrafiken in Präsentationsqualität

  • Erstellen Sie prädiktive Modelle für maschinelles Lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenanalyse-Software
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Einführung in das Tidyverse

KURS 17 Stunden4.4 (42 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Unterscheiden Sie zwischen aufgeräumten und unaufgeräumten Daten

  • Beschreiben Sie, wie nicht aufgeräumte Daten in aufgeräumte Daten umgewandelt werden können

  • Beschreiben Sie das Tidyverse Ökosystem von Paketen

  • Organisieren und initiieren Sie ein Data Science-Projekt

Daten in Tidyverse importieren

KURS 215 Stunden4.7 (44 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie verschiedene Datenformate

  • Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um Daten aus externen Formaten in R zu importieren

  • Daten von einer Web-API abrufen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: daten bereinigen

Der Umgang mit Daten im Tidyverse

KURS 314 Stunden4.5 (31 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um nicht aufgeräumte Daten in aufgeräumte Daten umzuwandeln

  • Führen Sie grundlegende explorative Datenanalysen durch

  • Durchführung von Analysen von Textdaten

Visualisierung von Daten im Tidyverse

KURS 416 Stunden4.7 (20 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Arten von Grundstücken und deren Verwendung

  • Verwenden Sie das R-Paket ggplot2, um Datenvisualisierungen zu entwickeln

  • Erstellen Sie effektive Tabellen mit Datenzusammenfassungen

  • Erstellen Sie Datenanimationen für visuelles Storytelling

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie verschiedene Arten von Fragen zur Datenanalyse

  • Führen Sie Hypothesentests für Ihre Daten durch

  • Anwendung linearer Modellierungstechniken zur Beantwortung multivariabler Fragen

  • Wenden Sie Workflows für maschinelles Lernen an, um komplexe Muster in Ihren Daten zu erkennen

Dozenten

Stephanie Hicks, PhD
Johns Hopkins University
5 Kurse6.055 Lernende
Shannon Ellis, PhD
Johns Hopkins University
5 Kurse6.055 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