Duke University

Datenvisualisierung und -transformation mit R

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Duke University

Datenvisualisierung und -transformation mit R

Mine Çetinkaya-Rundel
Dr. Elijah Meyer

Dozenten: Mine Çetinkaya-Rundel

2.929 bereits angemeldet

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

32 Bewertungen

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Stufe Anfänger
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unter 10 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

  • Transformieren, Visualisieren, Zusammenfassen und Analysieren von Daten in R, mit Paketen aus dem Tidyverse, unter Verwendung von RStudio

  • Führen Sie mit Quarto Analysen auf reproduzierbare und gemeinsam nutzbare Weise durch

  • Lernen Sie, Ihre Ergebnisse anhand eines optionalen schriftlichen Projekts, das mit Git versioniert und auf GitHub gehostet wird, effektiv zu kommunizieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Versionskontrolle
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Datenwrangling
  • Kategorie: Statistische Berichterstattung
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Statistische Programmierung
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Plot (Grafiken)
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
  • Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: GitHub
  • Kategorie: R Programmierung

Wichtige Details

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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

Hallo Welt! In diesem Modul erfahren Sie, was Data Science ist und wie Data-Science-Techniken eingesetzt werden, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Außerdem wird die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der Wissenschaft sowie die Techniken, mit denen diese erreicht wird, erörtert. Anschließend lernen Sie die Programmiersprachen R, RStudio, Quarto und GitHub sowie deren Rolle in der Data Science und bei der Reproduzierbarkeit kennen.

Das ist alles enthalten

4 Videos10 Lektüren2 Aufgaben1 Plug-in

In diesem Modul vertiefen wir unsere Kenntnisse in R, um die Grundlagen für die Erstellung von Datenvisualisierungen mit dem Datenvisualisierungspaket „ggplot2“ aus dem tidyverse-Paket zu schaffen. Wir lernen alles über verschiedene Datentypen und die geeigneten Visualisierungstechniken, mit denen diese Daten dargestellt werden können. Der Großteil dieses Moduls dient dazu, die Syntax von ggplot2 und deren Zusammenhang mit der „Grammar of Graphics“ bestmöglich zu verstehen. Am Ende dieses Moduls werden Sie damit begonnen haben, die Grundlagen Ihres statistischen Werkzeugkastens aufzubauen, die Sie für die Erstellung grundlegender Datenvisualisierungen in R benötigen.

Das ist alles enthalten

4 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Plug-in

In diesem Modul gehen wir einen Schritt zurück und lernen Werkzeuge zur Datenumwandlung kennen, die möglicherweise noch nicht für die Visualisierung geeignet sind, sowie zur Zusammenfassung von Daten mit dem Data Wrangling-Paket von tidyverse: dplyr. Neben der Beschreibung von Verteilungen einzelner Variablen werden Sie auch lernen, Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen zu untersuchen. Schließlich werden Sie Ihre Fähigkeiten zur Datenvisualisierung mit Diagrammen für verschiedene Datentypen weiter ausbauen.

Das ist alles enthalten

8 Videos15 Lektüren3 Aufgaben1 Plug-in

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Dozenten

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Mine Çetinkaya-Rundel
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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.“

Bewertungen von Lernenden

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RK

Geprüft am 3. Nov. 2025

Häufig gestellte Fragen