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
Datenvisualisierung ist eine wichtige Fähigkeit für jeden, der bei seiner Arbeit routinemäßig mit quantitativen Daten arbeitet - das heißt, Datenvisualisierung ist ein Werkzeug, das heute fast jeder Arbeitnehmer benötigt. Eines der wichtigsten Tools für die Datenvisualisierung ist heute die statistische Programmiersprache R. Insbesondere in Verbindung mit den Softwarepaketen von tidyverse hat sich R zu einer äußerst leistungsfähigen und flexiblen Plattform für die Erstellung von Zahlen, Tabellen und reproduzierbaren Berichten entwickelt. Allerdings kann R für Erstanwender einschüchternd sein, und es gibt so viele Ressourcen im Internet, dass es schwierig sein kann, diese ohne Anleitung zu durchschauen. Dieser Kurs ist der zweite in einer von Johns Hopkins angebotenen Specialization in Data Visualization. Er richtet sich an Lernende, die entweder bereits einige Erfahrung mit R und der Datenverarbeitung im Tidyverse haben oder den vorherigen Kurs der Spezialisierung besucht haben. In diesem Kurs lernen Sie, ggplot2 zu verwenden, um eine Vielzahl von Visualisierungen zu erstellen und diese Visualisierungen mit den Werkzeugen von ggplot sowie mit Vektorgrafikbearbeitungssoftware zu verfeinern. Der Kurs wird nicht im Detail darauf eingehen, wie die Datenverwaltung hinter den Kulissen funktioniert.
In diesem Modul werden wir mit der Verwendung von ggplot2 beginnen. Sie sollten sich zunächst die Einführungsvideos in jeder Lektion ansehen. Anschließend sollten Sie die bereitgestellten Lektüren und Referenzmaterialien sorgfältig durcharbeiten. Danach sollten Sie sich die Videos noch einmal ansehen, um Ihr Verständnis zu überprüfen. Sie werden im Laufe des Kurses einige Quizfragen beantworten, um sicherzustellen, dass Sie auf dem Laufenden bleiben.
Das ist alles enthalten
4 Videos11 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
Infos zu Modulinhalt anzeigen
4 Videos•Insgesamt 26 Minuten
Willkommen zum Kurs•3 Minuten
Erste Schritte mit ggplot Teil 1•7 Minuten
Erste Schritte mit ggplot Teil 2•9 Minuten
Ausschüttungen•7 Minuten
11 Lektüren•Insgesamt 160 Minuten
Hinweis zur Vorschau von Zahlen in R Studio•5 Minuten
Wickham et al, Kapitel 1 und 2•30 Minuten
ggplot Spickzettel•15 Minuten
ggplot2 Überblick und Referenz•15 Minuten
R Grafik-Kochbuch - Streudiagramme•30 Minuten
Beispielhafte Daten•5 Minuten
R Grafik-Kochbuch - Histogramme•20 Minuten
R Grafik Kochbuch - Box Plots•10 Minuten
R Grafik-Kochbuch - Erstellen eines Dichte-Diagramms•10 Minuten
R Grafik-Kochbuch - Erstellung eines Geigenplots•10 Minuten
Ein Hinweis zu Peer-Review-Aufträgen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 15 Minuten
ggplot2 Einführung und Streudiagramme•10 Minuten
Quiz zu univariaten Zahlen•5 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Übung mit univariaten Zahlen und Streudiagrammen•60 Minuten
Weitere Visualisierungen mit ggplot
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden wir die Arbeit mit ggplot fortsetzen und weitere Arten von Visualisierungstechniken kennenlernen. Sie sollten damit beginnen, sich die Einführungsvideos in jeder Lektion anzusehen. Anschließend sollten Sie die bereitgestellten Lektüren und Referenzmaterialien sorgfältig durchlesen. Danach sollten Sie sich die Videos noch einmal ansehen, um Ihr Verständnis zu überprüfen. Im Laufe des Kurses werden Sie einige Quizfragen beantworten, um sicherzustellen, dass Sie auf dem Laufenden bleiben.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
Infos zu Modulinhalt anzeigen
7 Videos•Insgesamt 39 Minuten
Balkendiagramme Teil 1•6 Minuten
Balkendiagramme Teil 2•6 Minuten
Bar Plots Teil 3•5 Minuten
Linienplots Teil 1•6 Minuten
Linienplots Teil 2•4 Minuten
Neue Figuren lernen Teil 1•7 Minuten
Neue Figuren lernen Teil 2•5 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
Balkendiagramme in der R Graph Gallery•10 Minuten
Kochbuch für R - Balken- und Liniendiagramme•15 Minuten
R Grafik-Kochbuch - Liniendiagramme•30 Minuten
R Graph Galerie•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 15 Minuten
Balkendiagramme•5 Minuten
Quiz zu Linienplots•10 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Übung mit Balkendiagrammen und Liniendiagrammen•60 Minuten
ggplot Grafische Elemente
Modul 3•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie mit ggplot2 erstellte Diagramme verfeinern können. Sie sollten sich zunächst die Einführungsvideos in jeder Lektion ansehen. Anschließend sollten Sie die bereitgestellten Lesetexte und Referenzmaterialien sorgfältig durcharbeiten. Danach sollten Sie sich die Videos noch einmal ansehen, um Ihr Verständnis zu überprüfen. Im Laufe des Moduls werden Sie einige Quizfragen beantworten, um sicherzustellen, dass Sie auf dem Laufenden bleiben. Am Ende des Moduls werden Sie eine Aufgabe zur Beurteilung durch andere Teilnehmer einreichen, die den gesamten Stoff dieses Kurses abdeckt.
Die Aufgabe der Johns Hopkins University ist es, ihre Studenten auszubilden und ihre Fähigkeit zum lebenslangen Lernen zu fördern, unabhängige und originelle Forschung zu betreiben und der Welt den Nutzen von Entdeckungen zu bringen.
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 mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
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.