In diesem Kurs lernen Sie, wie man in R programmiert und wie man R für eine effektive Datenanalyse verwendet. Sie lernen, wie Sie die für eine statistische Programmierumgebung notwendige Software installieren und konfigurieren und beschreiben allgemeine Konzepte der Programmiersprache, wie sie in einer statistischen Hochsprache implementiert sind. Der Kurs behandelt praktische Fragen der statistischen Datenverarbeitung, darunter die Programmierung in R, das Einlesen von Daten in R, den Zugriff auf R-Pakete, das Schreiben von R-Funktionen, das Debugging, das Profiling von R-Code und das Organisieren und Kommentieren von R-Code. Themen aus dem Bereich der statistischen Datenanalyse liefern Arbeitsbeispiele.

R-Programmierung
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R-Programmierung
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Dozenten: Roger D. Peng, PhD
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Bei enthalten
22,364 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen wichtiger Konzepte von Programmiersprachen
Konfigurieren Sie die statistische Programmiersoftware
Nutzen Sie die R-Schleifenfunktionen und Debugging-Tools
Sammeln Sie detaillierte Informationen mit dem R-Profiler
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Simulations
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Computer Programming Tools
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Programming Principles
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Statistical Programming
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programming
Wichtige Details

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6 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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Geprüft am 2. März 2016
A great introduction to slightly more complicated R programming. Basic concepts covered well and it builds nicely to the point where you feel like you can apply your knowledge to real world examples
Geprüft am 11. Feb. 2022
Difficult to follow at times. it will take a lot of time to get through the assigments. but if you are serious about learning R or any programming, it is necessary to get thrown into the fire.
Geprüft am 16. Juli 2020
This is course is probably my favorite out of the Data Science: Foundations using R specialization. There was plenty of opportunity to practice and further develop by burgeoning R programming skill.

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