Dies ist der siebte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs lernen Sie die Programmiersprache R kennen. Sie erfahren, wie Sie RStudio verwenden, und lernen die Umgebung kennen, in der Sie mit R arbeiten können. In diesem Kurs werden auch die speziellen Softwareanwendungen und Tools von R behandelt, wie z. B. R-Pakete. Sie erfahren, wie Sie mit R Daten auf neue und leistungsfähigere Weisen bereinigen, organisieren, analysieren, visualisieren und Berichte über sie erstellen können. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
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R-Programmierung zur Datenanalyse
This course is part of Google Data Analytics (DE) Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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Recommended experience
What you'll learn
Die Programmiersprache R und ihre Programmierumgebung beschreiben
Die grundlegenden Konzepte, die mit der Programmierung in R verbunden sind, einschließlich Funktionen, Variablen, Datentypen, Pipes und Vektoren
Die Möglichkeiten zum Generieren von Visualisierungen in R beschreiben
Ein Verständnis der grundlegenden Formatierung mit R Markdown zum Schaffen einer Struktur und Hervorheben von Inhalten demonstrieren
Skills you'll gain
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There are 5 modules in this course
R ist eine Programmiersprache, die Sie beim Datenanalyseprozess unterstützen kann. In diesem Teil des Kurses lernen Sie R und RStudio kennen, die Umgebung, in der Sie mit R arbeiten werden. Sie lernen die Vorteile von R und RStudio sowie die Komponenten von RStudio kennen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
What's included
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Wenn Sie R verwenden, können Sie Ihre Analyse effizient und effektiv abschließen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie die grundlegenden Konzepte von R kennen. Sie erfahren mehr über Funktionen und Variablen für Berechnungen und andere Programmierungen. Außerdem machen Sie sich mit R-Paketen vertraut, bei denen es sich um Sammlungen von R-Funktionen, Programmiercode und Beispieldaten handelt, die Sie in RStudio verwenden werden.
What's included
8 videos8 readings7 quizzes1 discussion prompt1 plugin
Die Programmiersprache R wurde für die Arbeit mit Daten in allen Phasen des Datenanalyseprozesses entwickelt. In diesem Teil des Kurses untersuchen Sie, wie R Ihnen helfen kann, Ihre Daten mithilfe von Funktionen und anderen Prozessen zu strukturieren, zu organisieren und zu bereinigen. Wir beschäftigen uns mit Dataframes und wie Sie mit diesen in R arbeiten können. Außerdem greifen wir das Problem der Datenverzerrung wieder auf und erfahren, wie R dabei helfen kann.
What's included
8 videos8 readings8 quizzes2 discussion prompts1 plugin
R eignet sich gut zum Erstellen detaillierter Visualisierungen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie, wie Sie mit R Visualisierungen generieren und Fehler beheben. Außerdem lernen Sie Funktionen von R und RStudio für die Ästhetik Ihrer Visualisierungen kennen und Möglichkeiten, diese mit Anmerkungen zu versehen und zu speichern.
What's included
9 videos7 readings9 quizzes1 discussion prompt1 plugin
Wenn Sie bereit sind, Ihre Analyse zu speichern und zu präsentieren, bietet R verschiedene Optionen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie R Markdown kennen, ein Dateiformat zum Erstellen dynamischer Dokumente mit R. Sie erfahren, wie Sie R Markdown formatieren und exportieren und wie Sie R-Code-Chunks in Ihre Dokumente integrieren.
What's included
8 videos5 readings9 quizzes1 discussion prompt
Instructor
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Frequently asked questions
Daten sind eine Gruppe von Fakten, die viele verschiedene Formen annehmen können, z. B. Zahlen, Bilder, Wörter, Videos, Beobachtungen und mehr. Wir verwenden und erzeugen täglich Daten, beispielsweise wenn wir eine Serie oder einen Song streamen oder etwas in sozialen Medien posten.
Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Organisation dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die täglich anfallende Datenmenge ist enorm. Jedes Mal, wenn Sie Ihr Smartphone verwenden, online nach etwas suchen, Musik streamen, mit einer Kreditkarte einkaufen, in sozialen Medien posten oder GPS für die Routenplanung verwenden, erzeugen Sie Daten. Unternehmen müssen ihre Produkte, Dienstleistungen, Tools und Geschäftsstrategien kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage von Zielgruppen zu erfüllen und auf neue Trends zu reagieren. Aus diesem Grund sind Fachleute für Datenanalyse gefragt und erhalten attraktive Vergütungen.
Fachleute für Datenanalyse erfassen Daten und Zahlen, um Unternehmen bei besseren Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Sie bereiten Daten auf, verarbeiten, analysieren und visualisieren diese, entdecken Muster und Trends und beantworten dabei wichtige Fragen. Basierend auf ihrer Arbeit kann ein gesamtes Team bessere Geschäftsentscheidungen treffen.
Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Position im Bereich Data Analytics. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie die richtigen Fragen gestellt werden. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern teilen und datengesteuerte Empfehlungen für überlegtes Handeln geben.
Sie lernen diese Fähigkeiten in unserem Zertifikatsprogramm durch interaktive Inhalte (Diskussionsaufforderungen, Quizfragen und Aktivitäten) in weniger als sechs Monaten mit weniger als 10 Stunden flexiblem Lernen pro Woche. Danach sind Sie sofort startklar. Dabei folgen Sie einem Lehrplan, der mit Beiträgen von Top-Arbeitgebenden und Branchenführenden wie Tableau, Accenture und Deloitte erstellt wurde. Sie haben sogar die Möglichkeit, eine Fallstudie abzuschließen, die Sie potenziellen Arbeitgebenden präsentieren können, um Ihre neuen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und knüpfen Kontakt mit Arbeitgebenden, die offene Einstiegspositionen im Bereich Data Analytics besetzen möchten.