Manipulieren Sie primitive Datentypen in der Programmiersprache R mit RStudio oder Jupyter Notebooks.
Steuern Sie den Programmablauf mit Bedingungen und Schleifen, schreiben Sie Funktionen, führen Sie Operationen mit Zeichenketten durch, schreiben Sie reguläre Ausdrücke, behandeln Sie Fehler.
Konstruieren und manipulieren Sie R-Datenstrukturen, einschließlich Vektoren, Faktoren, Listen und Datenrahmen.
Lesen, schreiben und speichern Sie Datendateien und scrapen Sie Webseiten mit R.
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
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 5 Module
Wenn Sie im Bereich der Datenwissenschaft arbeiten, werden Sie auf jeden Fall mit der Sprache R und der Rolle, die sie bei der Datenanalyse spielt, vertraut werden. Dieser Kurs führt Sie in die Grundlagen der Sprache R ein, wie z.B. Datentypen, Techniken zur Datenmanipulation und die Implementierung grundlegender Programmieraufgaben.
Sie beginnen mit dem Verständnis gängiger Datenstrukturen, Programmiergrundlagen und der Manipulation von Daten mit Hilfe der Programmiersprache R.
Der Schwerpunkt in diesem Kurs liegt auf praktischem Lernen. Sie werden ein einfaches Programm mit RStudio schreiben, Daten in einem Datenrahmen oder einer Matrix manipulieren und ein Abschlussprojekt als Datenanalyst mit Watson Studio und Jupyter Notebooks durchführen, um datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen und zu analysieren.
Es sind keine Vorkenntnisse in R oder in der Programmierung erforderlich.
Unabhängig davon, welche Programmiersprache Sie verwenden, haben alle einige Gemeinsamkeiten. Zum Beispiel müssen Sie wahrscheinlich grundlegende Operationen mit verschiedenen Datentypen durchführen, wie die Anwendung mathematischer Gleichungen auf numerische Daten. Außerdem benötigen Sie eine Umgebung, in der Sie Ihren Code schreiben können. Die meisten modernen integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) bieten Funktionen, die das Schreiben von Code erleichtern, wie z.B. Syntaxprüfung, Farbkodierung und integrierte Hilfe. In diesem Modul lernen Sie die Sprache R, ihre gebräuchlichen Datentypen und Techniken zu deren Bearbeitung kennen. Sie lernen auch die Rolle des R-Interpreters kennen und erfahren, wie er Code in ausführbare Objekte umwandelt. Schließlich werden Sie mit zwei der gängigsten IDEs für die R-Entwicklung vertraut gemacht: RStudio und Jupyter Notebook.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
Infos zu Modulinhalt anzeigen
7 Videos•Insgesamt 29 Minuten
Willkommen bei Einführung in die R-Programmierung für Data Science•3 Minuten
Einführung in die Sprache R•3 Minuten
Grundlegende Datentypen•6 Minuten
Mathematik, Variablen und Zeichenketten•5 Minuten
R Umwelt•5 Minuten
Einführung in RStudio•3 Minuten
Schreiben und Ausführen von R in Jupyter Notebooks•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 5 Minuten
Zusammenfassung & Highlights•5 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 24 Minuten
Praxis-Quiz•12 Minuten
Bewertetes Quiz•12 Minuten
2 App-Elemente•Insgesamt 30 Minuten
Hallo Welt mit R unter Verwendung von RStudio•15 Minuten
Grundlegende Mathematik mit R unter Verwendung von Jupyter Notebook•15 Minuten
Gemeinsame Datenstrukturen
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Die Sprache R unterstützt viele Arten von Datenstrukturen, die Sie zur Organisation und Speicherung von Werten in Ihrem Code verwenden können, darunter Vektoren, Faktoren, Listen, Arrays, Matrizen und Datenrahmen. Jeder Datenstrukturtyp dient einem bestimmten Zweck und kann bestimmte Arten von Daten enthalten. Daher ist es wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu kennen, damit Sie je nach Ihrem Szenario die richtige Wahl treffen können.
In diesem Modul erfahren Sie, welche Arten von Daten Sie in jeder Datenstruktur speichern können und wie Sie deren Inhalt hinzufügen, entfernen oder manipulieren können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 20 Minuten
Vektoren und Faktoren•5 Minuten
Vektorielle Operationen•5 Minuten
Verzeichnisse•3 Minuten
Arrays und Matrizen•3 Minuten
Daten-Frames•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 5 Minuten
Zusammenfassung & Highlights•5 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 20 Minuten
Praxis-Quiz•10 Minuten
Bewertetes Quiz•10 Minuten
3 App-Elemente•Insgesamt 65 Minuten
Praktisches Labor: Vektoren und Faktoren•30 Minuten
Praktisches Labor: Arrays und Matrizen•20 Minuten
Praktisches Labor: Listen und Datenrahmen in R•15 Minuten
Grundlagen der R-Programmierung
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Wie die meisten Programmiersprachen unterstützt auch R Programmierfunktionen, mit denen Sie den Ablauf der Programmausführung steuern, Funktionen definieren können, die bestimmte Aufgaben ausführen, mit gängigen Datentypen wie Strings und Datumsangaben arbeiten und Ihren Code robuster machen, indem Sie wahrscheinliche Fehler abfangen und behandeln, bevor sie die Ausführung Ihres Codes unterbrechen.
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie diese grundlegenden Programmieraufgaben in R implementieren.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente
Infos zu Modulinhalt anzeigen
6 Videos•Insgesamt 29 Minuten
Bedingungen und Schleifen•5 Minuten
Funktionen in R•6 Minuten
String-Operationen in R•4 Minuten
Reguläre Ausdrücke•5 Minuten
Datumsformat in R•6 Minuten
Fehlersuche•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 5 Minuten
Zusammenfassung & Highlights•5 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 24 Minuten
Praxis-Quiz•12 Minuten
Bewertetes Quiz•12 Minuten
3 App-Elemente•Insgesamt 75 Minuten
Praktisches Labor: Bedingungen und Schleifen•15 Minuten
Praktisches Labor: Funktionen in R•30 Minuten
Praktisches Labor: Zeichenketten und reguläre Ausdrücke•30 Minuten
Arbeiten mit Daten
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Daten sind überall! Die Daten, die Sie analysieren müssen, können aus einer herkömmlichen Datenbank stammen, aber auch aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen und Systeme, und sie können in einem oder mehreren Formaten zu Ihnen kommen. Zum Beispiel können Ihre Daten in Text-, Excel-, JSON- oder XML-Dateien vorliegen. Oder sie sind gar nicht in einer Datei gespeichert, sondern befinden sich auf den Seiten einer Website. Wie werden Sie all diese verschiedenen Dateiformate in Ihre R-Arbeitsumgebung laden?
Dieses Modul stellt Ihnen die Werkzeuge zur Verfügung, die Sie benötigen, um Daten aus einigen gängigen Dateiformaten und Quellen in Datenobjekte zu lesen, die Sie dann in Ihrer Datenanalyse verwenden und mit anderen Datenobjekten kombinieren können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 26 Minuten
Lesen von CSV-, Excel- und eingebauten Datensätzen•5 Minuten
Lesen von Textdateien in R•3 Minuten
Schreiben und Speichern in Dateien•3 Minuten
HTTP-Anfrage und REST-API•7 Minuten
Web Scraping in R•8 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 5 Minuten
Zusammenfassung & Highlights•5 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 20 Minuten
Praxis-Quiz•10 Minuten
Bewertetes Quiz•10 Minuten
3 App-Elemente•Insgesamt 55 Minuten
Praktisches Labor: Daten in R importieren•15 Minuten
Wir bei IBM wissen, wie schnell sich die Technologie entwickelt, und sind uns bewusst, wie wichtig es für Unternehmen und Fachkräfte ist, schnell einsatzbereite, praxisnahe Fähigkeiten zu erwerben. Als marktführender Tech-Innovator setzen wir uns dafür ein, dass Sie in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich sind. Über das IBM Skills Network bieten unsere von Experten entwickelten Schulungsprogramme in den Bereichen künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Datenwissenschaft, Unternehmensführung und mehr die grundlegenden Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich Ihren ersten Job zu sichern, Ihre Karriere voranzutreiben oder Ihren geschäftlichen Erfolg zu steigern. Ganz gleich, ob Sie sich selbst oder Ihr Team weiterbilden möchten, unsere Kurse, Spezialisierungen und professionellen Zertifikate vermitteln Ihnen das technische Fachwissen, das Sie und Ihr Unternehmen in einer wettbewerbsorientierten Welt auszeichnet.
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
4.5
615 Bewertungen
5 stars
71,75 %
4 stars
18,01 %
3 stars
4,54 %
2 stars
1,62 %
1 star
4,05 %
Zeigt 3 von 615 an
G
G
5·
Geprüft am 23. Sep. 2021
Iam new beginner to the R-programming. It was taught very well to make me understand R basic skills. Thank you Coursea.
L
LR
4·
Geprüft am 5. Okt. 2023
I really enjoy the content. It is clear, organized and good quality. My only problem was related with the platform.
W
WO
5·
Geprüft am 26. März 2026
I prefer the depth of this course than similar R programming courses I took on Coursera. It was not as shallow as the other courses, so I learned even more than I thought I would.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen des Zertifikats, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.