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Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit R“

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Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit R“

Erweitern Sie Ihre Data Science-Fähigkeiten mit R & SQL.

Beherrschen Sie die Fähigkeit, Daten in Informationen und Erkenntnisse umzuwandeln.

Antonio Cangiano
Saishruthi Swaminathan
Yan Luo

Dozenten: Antonio Cangiano

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,326 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Führen Sie grundlegende R-Programmieraufgaben aus, wie z.B. die Arbeit mit Datenstrukturen, Datenmanipulation, Verwendung von APIs, Webscraping und die Verwendung von R Studio und Jupyter.

  • Erstellen Sie relationale Datenbanken und Tabellen, laden Sie sie mit Daten aus CSV-Dateien und fragen Sie Daten mit SQL und R über JupyterLab ab.

  • Vervollständigen Sie den Prozess der Datenanalyse, einschließlich der Datenvorbereitung, statistische Analyse und prädiktive Modellierung.

  • Kommunizieren Sie die Ergebnisse der Datenanalyse mit Datenvisualisierungsdiagrammen, Plots und Dashboards unter Verwendung von Bibliotheken wie ggplot, leaflet und R Shiny.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Web-Scraping
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenwrangling
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Datenerhebung
  • Kategorie: Präsentation der Daten
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Datenbank-Design

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Glänzend (R-Paket)
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Relationale Datenbanken
  • Kategorie: R (Software)

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Einführung in die R-Programmierung für Data Science

Einführung in die R-Programmierung für Data Science

KURS 1, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Daten-Strukturen
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Datei-E/A
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen
Kategorie: R (Software)
SQL für Datenwissenschaft mit R

SQL für Datenwissenschaft mit R

KURS 2, 29 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie eine Datenbankinstanz in der Cloud und greifen Sie darauf zu

  • Verfassen und Ausführen einfacher SQL-Anweisungen - SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP

  • Konstruieren Sie SQL-Anweisungen zum Filtern, Sortieren, Gruppieren von Ergebnissen, Verwenden integrierter Funktionen, Zusammenstellen verschachtelter Abfragen, Zugreifen auf mehrere Tabellen

  • Analysieren Sie Daten aus Jupyter mit R und SQL, indem Sie SQL- und R-Kenntnisse kombinieren, um reale Datensätze abzufragen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenbank-Entwicklung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenzugang
Datenanalyse mit R

Datenanalyse mit R

KURS 3, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Bereiten Sie Daten für die Analyse vor, indem Sie fehlende Werte behandeln, Daten formatieren und normalisieren, kategorische Werte in numerische Werte umwandeln.

  • Vergleichen und kontrastieren Sie Vorhersagemodelle mit einfachen linearen, multiplen linearen und polynomialen Regressionsmethoden.

  • Untersuchen Sie Daten mithilfe von deskriptiven Statistiken, Datengruppierung, Varianzanalyse (ANOVA) und Korrelationsstatistiken.

  • Bewerten Sie ein Modell auf Überanpassung und Unteranpassung und optimieren Sie seine Leistung mithilfe von Regularisierung und Gittersuche.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Statistische Methoden
Datenvisualisierung mit R

Datenvisualisierung mit R

KURS 4, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie Balkendiagramme, Histogramme, Tortendiagramme, Streudiagramme, Liniendiagramme, Boxplots und Karten mit R und verwandten Paketen.

  • Gestalten Sie individuelle Diagramme und Plots mit Hilfe von Anmerkungen, Achsentiteln, Textbeschriftungen, Themen und Facetten.

  • Erstellen Sie Karten mit dem Leaflet-Paket für R.

  • Erstellen Sie interaktive Dashboards mit dem Shiny-Paket für R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Glänzend (R-Paket)
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Merkblatt (Software)
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Erstellung des Dashboards
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: UI-Komponenten
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Datenwissenschaft mit R - Capstone-Projekt

Datenwissenschaft mit R - Capstone-Projekt

KURS 5, 25 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Schreiben Sie ein Web-Scraping-Programm, um mit Hilfe von HTTP-Anfragen Daten aus einer HTML-Datei zu extrahieren und die Daten in einen Datenrahmen zu konvertieren.

  • Bereiten Sie Daten für die Modellierung vor, indem Sie fehlende Werte behandeln, Daten formatieren und normalisieren, binning und kategorische Werte in numerische Werte umwandeln.

  • Interpretieren Sie Daten mit explorativen Datenanalysetechniken, indem Sie deskriptive Statistiken berechnen, Daten grafisch darstellen und Korrelationsstatistiken erstellen.

  • Entwickeln Sie eine Shiny-App mit einer Leaflet-Karte und einem interaktiven Dashboard und erstellen Sie eine Präsentation über das Projekt, die Sie mit Ihren Kollegen teilen können.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: Glänzend (R-Paket)
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Erstellung des Dashboards
Kategorie: Statistische Modellierung

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Dozenten

Antonio Cangiano
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50 Kurse4.623.755 Lernende
Saishruthi Swaminathan
IBM
2 Kurse404.147 Lernende

von

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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.

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Bewertungen von Lernenden aus Angewandte Datenwissenschaft mit R

Durchschnitt über alle 5 Kurse

  • 5 Sterne

    74,96 %

  • 4 Sterne

    15,24 %

  • 3 Sterne

    4,45 %

  • 2 Sterne

    2 %

  • 1 Stern

    3,32 %

LI
Kurs: Einführung in die R-Programmierung für Data Science

Geprüft am 4. Aug. 2021

SS
Kurs: SQL für Datenwissenschaft mit R

Geprüft am 11. Apr. 2023

PM
Kurs: Datenanalyse mit R

Geprüft am 23. Juli 2022

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Häufig gestellte Fragen