Johns Hopkins University
Spezialisierung Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R
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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

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

Dozenten: Carrie Wright, PhD

3.433 bereits angemeldet

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6

(97 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: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: Stichproben (Statistik)
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Datenumwandlung

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • 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.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Histogramm
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Animationen
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: R-Programmierung

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: Datenanalyse
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Dateiverwaltung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: R-Programmierung

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: R-Programmierung

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: R-Programmierung

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenspeicherung
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: R-Programmierung

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Dozenten

Carrie Wright, PhD
13 Kurse16.286 Lernende
Stephanie Hicks, PhD
Johns Hopkins University
5 Kurse6.486 Lernende

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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.
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Häufig gestellte Fragen