Um Ihre R-Programmierkenntnisse zu vervollständigen, werden Sie sich intensiv mit den Möglichkeiten von R im Bereich Data Science befassen, indem Sie Daten laden und speichern sowie Data Frames mithilfe von Basis-R und dem dplyr-Paket bearbeiten. Außerdem analysieren Sie Daten, indem Sie deren zugrunde liegende Verteilung untersuchen und fehlende Werte identifizieren. Anschließend visualisieren Sie die Daten mithilfe von Basis-R und ggplot2, um sie auf verschiedene Weise darzustellen. Zuletzt erstellen Sie in R statistische Modelle und Modelle des maschinellen Lernens, mit denen Sie Vorhersagen und andere Schätzungen zu den Daten treffen können.

R-Programmierung: Datenanalyse und Modellierung
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R-Programmierung: Datenanalyse und Modellierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „R-Programmierung für Datenwissenschaft“

Dozent: Bill Rosenthal
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Was Sie lernen werden
Laden, speichern und bearbeiten Sie Datensätze mithilfe von Basis-R-Funktionen, der leistungsstarken „data.table“-Syntax und den ausdrucksstarken, grammatikgesteuerten Datenpipelines von „dplyr“.
Führen Sie eine explorative Datenanalyse durch, indem Sie statistische Verteilungen auswerten, Maße der Zentralität berechnen und fehlende Daten behandeln.
Erstellen Sie anspruchsvolle Visualisierungen mit Basisgrafiken und `ggplot2`-Ebenen und verfeinern Sie die Layouts mithilfe benutzerdefinierter Themen, Ästhetiken und Multi-Plot-Facetten.
Die Datendateien für diesen Kurs werden im ersten Kurs dieser Spezialisierung, „R-Programmierung: Einrichtung und Datenverarbeitung“, bereitgestellt.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Computer-Programmierwerkzeuge
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Visualisierung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Daten-Strukturen
- Kategorie: Software-Entwicklung
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programmierung
- Kategorie: Ggplot2
Wichtige Details

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Januar 2026
1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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
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