Johns Hopkins University

Spezialisierung „Datenwissenschaft: Grundlagen mit R“

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Johns Hopkins University

Spezialisierung „Datenwissenschaft: Grundlagen mit R“

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

118.919 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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aus 48,200 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie R zum Bereinigen, Analysieren und Visualisieren von Daten.

  • Lernen Sie, wie Sie die richtigen Fragen stellen, Daten sammeln und reproduzierbare Forschung betreiben.

  • Verwenden Sie GitHub zur Verwaltung von Data Science-Projekten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Integration von Daten
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Knitr
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Plot (Grafiken)
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Statistische Programmierung
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Versionskontrolle

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: GitHub
  • Kategorie: R Programmierung
  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: Rmarkdown

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

KURS 1, 18 Stunden

Was Sie lernen werden

  • R, R-Studio, Github und andere nützliche Tools einrichten

  • Verstehen Sie die Daten, Probleme und Tools, die Datenanalysten verwenden

  • Erläutern Sie die wichtigsten Konzepte zum Studiendesign

  • Erstellen Sie ein Github-Repository

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Versionskontrolle
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: R (Software)
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Installation der Software
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: GitHub
R Programmierung

R Programmierung

KURS 2, 58 Stunden

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: R Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Simulationen
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Daten-Strukturen
Kategorie: Computer-Programmierwerkzeuge
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Statistische Analyse
Abrufen und Bereinigen von Daten

Abrufen und Bereinigen von Daten

KURS 3, 20 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verstehen gängiger Datenspeichersysteme

  • Wenden Sie die Grundlagen der Datenbereinigung an, um die Daten "aufzuräumen"

  • Verwenden Sie R für Text- und Datumsmanipulationen

  • Beschaffen Sie verwertbare Daten aus dem Internet, von APIs und Datenbanken

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: MySQL
Kategorie: Datenzugang
Explorative Datenanalyse

Explorative Datenanalyse

KURS 4, 56 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analytische Grafiken und das Basisplottsystem in R verstehen

  • Verwenden Sie fortgeschrittene Grafiksysteme wie das Lattice-System

  • Erstellen Sie grafische Darstellungen von sehr hochdimensionalen Daten

  • Wenden Sie Techniken der Clusteranalyse an, um Muster in Daten zu finden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Reproduzierbare Forschung

Reproduzierbare Forschung

KURS 5, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Organisieren Sie die Datenanalyse, um sie besser reproduzierbar zu machen

  • Schreiben Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr

  • Bestimmen Sie die Reproduzierbarkeit des Analyseprojekts

  • Veröffentlichen Sie reproduzierbare Webdokumente mit Markdown

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Knitr
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Software-Dokumentation
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Validierung von Daten
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: GitHub
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Git (Versionskontrollsystem)
Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.683.997 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.712.358 Lernende

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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.“
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Häufig gestellte Fragen