Gewinnen Sie Sicherheit im Umgang mit unordentlichen, realen Daten. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Daten in R importieren, bereinigen und organisieren, so dass sie für die Analyse, Visualisierung oder Modellierung bereit sind. Mithilfe von dplyr, tidyr und anderen Tidyverse-Tools üben Sie das Zusammenführen von Datensätzen, die Umformung von Daten und die Erstellung effizienter Datenpipelines, die reproduzierbares Arbeiten unterstützen. Am Ende dieses Kurses werden Sie wissen, wie man Rohdatensätze in strukturierte, aufgeräumte Formate umwandelt, und Sie werden verstehen, wie wichtig ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten und deren Dokumentation für eine qualitativ hochwertige, ethische Datenwissenschaft ist.
Daten aufräumen und importieren mit R
Sichern Sie sich eines unserer besten Angebote mit Coursera Plus für 199 $ (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.
Daten aufräumen und importieren mit R
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenwissenschaft mit R“
Dozenten: Dr. Elijah Meyer
Bei enthalten
Fragen Sie Coursera
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
13 Bewertungen
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Wenden Sie die Prinzipien der Datenbereinigung an, um Daten zu bearbeiten und neu zu strukturieren (z. B. Teilmengen bilden, Spalten hinzufügen und Daten zwischen breitem und langem Format umwandeln)
Entwicklung und Implementierung von Code zum Zusammenführen von Datensätzen sowie Durchführung einfacher Web-Scraping-Vorgänge zur Datenerfassung
Anwendung von Datenstrukturen wie dem „Wide“- und dem „Long“-Format sowie die programmgesteuerte Konvertierung zwischen diesen Formaten im Rahmen der Datenaufbereitung und -analyse
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Web-Scraping
- Kategorie: Datenwrangling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: R Programmierung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Bewertungen
3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Datenwissenschaft mit R“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozenten
Mehr von Datenanalyse entdecken
Johns Hopkins University
Microsoft
Coursera
Johns Hopkins 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.
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.“
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,