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

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aus 48,195 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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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • 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: Datenanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Versionskontrolle
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: R (Software)
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: GitHub
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Installation der Software
Kategorie: Datenkompetenz
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: Daten-Strukturen
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Computer-Programmierwerkzeuge
Kategorie: Daten importieren/exportieren
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: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: Datenzugang
Kategorie: MySQL
Kategorie: Web-Scraping
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: Ggplot2
Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Statistische Analyse
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: Validierung von Daten
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Git (Versionskontrollsystem)
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Software-Dokumentation
Kategorie: GitHub
Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Technische Kommunikation

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.683.045 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.711.296 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
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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