Johns Hopkins University

Spezialisierung „Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R“

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Johns Hopkins University

Spezialisierung „Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R“

Mit Tidy Tools Einblicke aus Daten gewinnen.

Importieren, verarbeiten, visualisieren und modellieren Sie Daten mit den Tidyverse R-Paketen

Carrie Wright, PhD
Stephanie Hicks, PhD
Shannon Ellis, PhD

Dozenten: Carrie Wright, PhD

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Was Sie lernen werden

  • Organisieren Sie ein Data Science Projekt

  • Importieren Sie Daten aus gängigen Tabellenkalkulations-, Datenbank- und webbasierten Formaten

  • Verarbeiten und manipulieren Sie unordentliche Daten und erstellen Sie ordentliche Datensätze

  • Erstellen Sie Datengrafiken in Präsentationsqualität

  • Erstellen Sie prädiktive Modelle für maschinelles Lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Plot (Grafiken)
  • Kategorie: Web-Scraping
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Stichproben (Statistik)
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Datenwrangling
  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
  • Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
  • Kategorie: Software zur Datenanalyse
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • 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

Einführung in das Tidyverse

Einführung in das Tidyverse

KURS 1, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Unterscheiden Sie zwischen aufgeräumten und unaufgeräumten Daten

  • Beschreiben Sie, wie nicht aufgeräumte Daten in aufgeräumte Daten umgewandelt werden können

  • Beschreiben Sie das Tidyverse Ökosystem von Paketen

  • Organisieren und initiieren Sie ein Data Science-Projekt

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Dateiverwaltung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: R (Software)
Kategorie: R Programmierung
Daten in Tidyverse importieren

Daten in Tidyverse importieren

KURS 2, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie verschiedene Datenformate

  • Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um Daten aus externen Formaten in R zu importieren

  • Daten von einer Web-API abrufen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: JSON
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
Kategorie: Datei-E/A
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Tabellenkalkulations-Software
Kategorie: SQL
Kategorie: Daten-Strukturen
Der Umgang mit Daten im Tidyverse

Der Umgang mit Daten im Tidyverse

KURS 3, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um nicht aufgeräumte Daten in aufgeräumte Daten umzuwandeln

  • Führen Sie grundlegende explorative Datenanalysen durch

  • Durchführung von Analysen von Textdaten

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Korrelationsanalyse
Visualisierung von Daten im Tidyverse

Visualisierung von Daten im Tidyverse

KURS 4, 17 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Arten von Grundstücken und deren Verwendung

  • Verwenden Sie das R-Paket ggplot2, um Datenvisualisierungen zu entwickeln

  • Erstellen Sie effektive Tabellen mit Datenzusammenfassungen

  • Erstellen Sie Datenanimationen für visuelles Storytelling

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Präsentation der Daten
Modellierung von Daten im Tidyverse

Modellierung von Daten im Tidyverse

KURS 5, 21 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie verschiedene Arten von Fragen zur Datenanalyse

  • Führen Sie Hypothesentests für Ihre Daten durch

  • Anwendung linearer Modellierungstechniken zur Beantwortung multivariabler Fragen

  • Wenden Sie Workflows für maschinelles Lernen an, um komplexe Muster in Ihren Daten zu erkennen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung

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Dozenten

Carrie Wright, PhD
14 Kurse21.050 Lernende
Stephanie Hicks, PhD
Johns Hopkins University
5 Kurse7.149 Lernende

von

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.

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