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Il y a 5 modules dans ce cours
Dies ist der siebte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs lernen Sie die Programmiersprache R kennen. Sie erfahren, wie Sie RStudio verwenden, und lernen die Umgebung kennen, in der Sie mit R arbeiten können. In diesem Kurs werden auch die speziellen Softwareanwendungen und Tools von R behandelt, wie z. B. R-Pakete. Sie erfahren, wie Sie mit R Daten auf neue und leistungsfähigere Weisen bereinigen, organisieren, analysieren, visualisieren und Berichte über sie erstellen können. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende bestens gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Im Verlauf dieses Kurses werden Sie:
- die Vorteile der Verwendung der Programmiersprache R untersuchen
- erfahren, wie Sie RStudio verwenden, um R auf Ihre Analysen anzuwenden
- die grundlegenden Konzepte untersuchen, die mit der Programmierung in R verbunden sind
- den Inhalt und die Komponenten von R-Paketen kennenlernen, einschließlich des Tidyverse-Pakets
- ein Verständnis von Dataframes und deren Verwendung in R erlangen
- die Möglichkeiten zum Generieren von Visualisierungen in R entdecken
- R Markdown zum Dokumentieren der R-Programmierung kennenlernen
R ist eine Programmiersprache, die Sie beim Datenanalyseprozess unterstützen kann. In diesem Teil des Kurses lernen Sie R und RStudio kennen, die Umgebung, in der Sie mit R arbeiten werden. Sie lernen die Vorteile von R und RStudio sowie die Komponenten von RStudio kennen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
Inclus
6 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin
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6 vidéos•Total 36 minutes
Einführung in die spannende Welt der Programmierung•6 minutes
Freude im Umgang mit R•6 minutes
Carrie: Erste Schritte mit R•4 minutes
Programmiersprachen•5 minutes
Einführung in R •6 minutes
Einführung in RStudio •8 minutes
8 lectures•Total 85 minutes
Lehrplan•10 minutes
Die Debatte R vs. Python•10 minutes
Lernprotokoll: Erkunden von R•20 minutes
Möglichkeiten, Programmieren zu lernen•10 minutes
Von Tabellenkalkulationen zu SQL und R •10 minutes
Anwendungsbereich von RStudio•10 minutes
Mit anderen Fachkräften für Analyse in der R-Community verbinden•10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
8 devoirs•Total 312 minutes
Wochen-Challenge 1•40 minutes
Selbstreflexion: Stellen Sie eine Frage•20 minutes
Optionale praktische Übung: R herunterladen und installieren•60 minutes
Optionale praktische Übung: R-Konsole•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Programmiersprachen•6 minutes
Praktische Übung: Cloud-Zugriff auf RStudio•60 minutes
Optionale praktische Übung: Erste Schritte mit RStudio Desktop•60 minutes
Testen Sie Ihr Programmierwissen mit RStudio•6 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Meet and Greet•10 minutes
R&R...Studio! •10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Wiederholung: Ihre Roadmap für das Data Analytics Certificate•15 minutes
Mit RStudio programmieren
Module 2•6 heures à terminer
Détails du module
Wenn Sie R verwenden, können Sie Ihre Analyse effizient und effektiv abschließen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie die grundlegenden Konzepte von R kennen. Sie erfahren mehr über Funktionen und Variablen für Berechnungen und andere Programmierungen. Außerdem machen Sie sich mit R-Paketen vertraut, bei denen es sich um Sammlungen von R-Funktionen, Programmiercode und Beispieldaten handelt, die Sie in RStudio verwenden werden.
Inclus
8 vidéos8 lectures7 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
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8 vidéos•Total 48 minutes
Mit RStudio programmieren•3 minutes
Grundlagen der Programmierung•9 minutes
Operatoren und Berechnungen•6 minutes
Ein nie endendes Geschenk•4 minutes
Willkommen bei tidyverse•6 minutes
Mehr über tidyverse •6 minutes
Mit Pipes arbeiten•10 minutes
Connor: Programmiertipps•5 minutes
8 lectures•Total 75 minutes
Vektoren und Listen in R•10 minutes
Datum und Uhrzeit in R•10 minutes
Sonstige gängige Datenstrukturen•10 minutes
Logische Operatoren und bedingte Anweisungen•10 minutes
Leitfaden: Ihren Code lesbar halten •10 minutes
Verfügbare R-Pakete•10 minutes
R-Ressourcen für mehr Hilfe•10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
7 devoirs•Total 191 minutes
Wochen-Challenge 2•45 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Programmierkonzepte•8 minutes
Praktische Übung: R-Sandbox•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Programmieren in R•6 minutes
Praktische Übung: tidyverse installieren und laden•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über R-Pakete •6 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über tidyverse•6 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Abfragen und Programmierung •10 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
Die grundlegenden Konzepte von R•30 minutes
Mit Daten in R arbeiten
Module 3•8 heures à terminer
Détails du module
Die Programmiersprache R wurde für die Arbeit mit Daten in allen Phasen des Datenanalyseprozesses entwickelt. In diesem Teil des Kurses untersuchen Sie, wie R Ihnen helfen kann, Ihre Daten mithilfe von Funktionen und anderen Prozessen zu strukturieren, zu organisieren und zu bereinigen. Wir beschäftigen uns mit Dataframes und wie Sie mit diesen in R arbeiten können. Außerdem greifen wir das Problem der Datenverzerrung wieder auf und erfahren, wie R dabei helfen kann.
Inclus
8 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin
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8 vidéos•Total 41 minutes
Daten in R•1 minute
R-Dataframes •5 minutes
Mit Dataframes arbeiten•5 minutes
Datenbereinigung mit grundlegenden Funktionen •8 minutes
Praktische Übung: Einen eigenen Dataframe erstellen •60 minutes
Praktische Übung: Daten importieren und mit ihnen arbeiten•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über R-Dataframes•8 minutes
Praktische Übung: Daten bereinigen in R •60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über die Bereinigung von Daten •6 minutes
Praktische Übung: Daten ändern•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über R-Funktionen•6 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Daten in R versus SQL•10 minutes
Datenbereinigung auf verschiedenen Plattformen vergleichen•10 minutes
1 plugin•Total 3 minutes
Syntax zum Bereinigen, Organisieren und Transformieren von Daten•3 minutes
Weitere Informationen zu Visualisierungen, Ästhetiken und Anmerkungen
Module 4•9 heures à terminer
Détails du module
R eignet sich gut zum Erstellen detaillierter Visualisierungen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie, wie Sie mit R Visualisierungen generieren und Fehler beheben. Außerdem lernen Sie Funktionen von R und RStudio für die Ästhetik Ihrer Visualisierungen kennen und Möglichkeiten, diese mit Anmerkungen zu versehen und zu speichern.
Inclus
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9 vidéos•Total 56 minutes
Visualisierungen in R•2 minutes
Visualisierungsgrundlagen in R und Tidyverse•6 minutes
Erste Schritte mit ggplot() •10 minutes
Joseph: Berufliche Laufbahn zu People Analytics•4 minutes
Visualisierungen in R verbessern•8 minutes
Weitere Einsatzmöglichkeiten von ggplot•8 minutes
Ästhetik und Facetten•5 minutes
Anmerkungsebene •7 minutes
Visualisierungen speichern•5 minutes
7 lectures•Total 65 minutes
Häufig auftretende Probleme bei der Visualisierung in R•10 minutes
Ästhetik-Attribute•10 minutes
Glättung•10 minutes
Filtern und Diagramme •10 minutes
Pfeile und Formen in R zeichnen•10 minutes
Bilder ohne ggsave() speichern•10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
9 devoirs•Total 378 minutes
Wochen-Challenge 4•50 minutes
Praktische Übung: Daten mit ggplot2 visualisieren•60 minutes
Praktische Übung: Ggplot verwenden•60 minutes
Ihr Wissen zu Datenvisualisierungen in R testen•8 minutes
Praktische Übung: Ästhetik und Visualisierungen •60 minutes
Praktische Übung: Filter und Diagramme•60 minutes
Ihr Wissen über Ästhetik in der Analyse testen •10 minutes
Praktische Übung: Visualisierungen mit Anmerkungen versehen und speichern•60 minutes
Ihr Wissen über das Kommentieren und Speichern von Visualisierungen testen•10 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Visualisierungen in Tableau vs. R •10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Elemente von ggplot•15 minutes
Dokumentation und Berichte
Module 5•8 heures à terminer
Détails du module
Wenn Sie bereit sind, Ihre Analyse zu speichern und zu präsentieren, bietet R verschiedene Optionen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie R Markdown kennen, ein Dateiformat zum Erstellen dynamischer Dokumente mit R. Sie erfahren, wie Sie R Markdown formatieren und exportieren und wie Sie R-Code-Chunks in Ihre Dokumente integrieren.
Inclus
8 vidéos5 lectures9 devoirs1 sujet de discussion
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8 vidéos•Total 34 minutes
Dokumentation und Berichte•3 minutes
Überblick über R Markdown•4 minutes
R Markdown in RStudio verwenden•4 minutes
Struktur von Markdown-Dokumenten•6 minutes
Meg: Programmieren bedeutet Erfüllung•4 minutes
Noch mehr Dokumentelemente•4 minutes
Code-Chunks•7 minutes
Dokumentation exportieren•4 minutes
5 lectures•Total 35 minutes
Ressourcen zu R Markdown•10 minutes
Optional: Jupyter Notebooks•10 minutes
Ausgabeformate in R Markdown•10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
Als Nächstes kommt …•0 minutes
9 devoirs•Total 375 minutes
Wochen-Challenge 5•40 minutes
Kurs-Challenge•65 minutes
Praktische Übung: Ihr R Markdown-Notebook•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Dokumentation und Berichte•10 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Erstellen von R Markdown-Dokumenten•10 minutes
Praktische Übung: Code-Chunks in R Markdown-Notebooks einfügen•60 minutes
Praktische Übung: Ihr R Markdown-Notebook exportieren•60 minutes
Praktische Übung: R Markdown-Vorlagen verwenden•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Code-Chunks•10 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
R Markdown-Notebooks verwenden•10 minutes
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Daten sind eine Gruppe von Fakten, die viele verschiedene Formen annehmen können, z. B. Zahlen, Bilder, Wörter, Videos, Beobachtungen und mehr. Wir verwenden und erzeugen täglich Daten, beispielsweise wenn wir eine Serie oder einen Song streamen oder etwas in sozialen Medien posten.
Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Organisation dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was spricht für eine Karriere im Bereich Data Analytics?
Die täglich anfallende Datenmenge ist enorm. Jedes Mal, wenn Sie Ihr Smartphone verwenden, online nach etwas suchen, Musik streamen, mit einer Kreditkarte einkaufen, in sozialen Medien posten oder GPS für die Routenplanung verwenden, erzeugen Sie Daten. Unternehmen müssen ihre Produkte, Dienstleistungen, Tools und Geschäftsstrategien kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage von Zielgruppen zu erfüllen und auf neue Trends zu reagieren. Aus diesem Grund sind Fachleute für Datenanalyse gefragt und erhalten attraktive Vergütungen.
Fachleute für Datenanalyse erfassen Daten und Zahlen, um Unternehmen bei besseren Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Sie bereiten Daten auf, verarbeiten, analysieren und visualisieren diese, entdecken Muster und Trends und beantworten dabei wichtige Fragen. Basierend auf ihrer Arbeit kann ein gesamtes Team bessere Geschäftsentscheidungen treffen.
Warum sollte ich mich für das Google Data Analytics Certificate anmelden?
Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Position im Bereich Data Analytics. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie die richtigen Fragen gestellt werden. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern teilen und datengesteuerte Empfehlungen für überlegtes Handeln geben.
Sie lernen diese Fähigkeiten in unserem Zertifikatsprogramm durch interaktive Inhalte (Diskussionsaufforderungen, Quizfragen und Aktivitäten) in weniger als sechs Monaten mit weniger als 10 Stunden flexiblem Lernen pro Woche. Danach sind Sie sofort startklar. Dabei folgen Sie einem Lehrplan, der mit Beiträgen von Top-Arbeitgebenden und Branchenführenden wie Tableau, Accenture und Deloitte erstellt wurde. Sie haben sogar die Möglichkeit, eine Fallstudie abzuschließen, die Sie potenziellen Arbeitgebenden präsentieren können, um Ihre neuen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und knüpfen Kontakt mit Arbeitgebenden, die offene Einstiegspositionen im Bereich Data Analytics besetzen möchten.
Welcher Hintergrund ist erforderlich?
Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Sie brauchen lediglich Mathematikkenntnisse auf Abiturniveau sowie Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.
Muss ich gut in Mathe sein, um dieses Zertifikat erlangen zu können?
Sie müssen kein Mathe-Ass sein, um das Zertifikat zu erlangen. Sie müssen neugierig und offen für das Lernen mit Zahlen (der Sprache der Datenanalyse) sein. Gute Fachleute für Datenanalyse beherrschen mehr als nur Mathematik. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, die besten Quellen zu finden, um Fragen effektiv zu beantworten, und die Ergebnisse in Visualisierungen anschaulich darzustellen.
Welche Tools und Plattformen werden im Kurs behandelt?
Sie lernen den Umgang mit Analysetools und -plattformen, wie Tabellenkalkulationen (Google Tabellen oder Microsoft Excel), SQL, Präsentationstools (PowerPoint oder Google Präsentationen), Tableau, RStudio und Kaggle.
Werden R oder Python unterrichtet?
Sie erlernen in diesem Programm die Open-Source-Programmiersprache R. Diese ist ein großartiger Ausgangspunkt für grundlegende Datenanalysen und bietet hilfreiche Pakete für Unerfahrene, die sie auf ihre Projekte anwenden können. Wir behandeln Python nicht im Lehrplan, empfehlen Ihnen jedoch, sich nach dem Abschluss damit zu beschäftigen, wenn Sie Ihre Lernreise fortsetzen möchten.
Welche Plattform zur Tabellenkalkulation wird eingesetzt?
Die Lernenden können selbst auswählen, welche Plattform sie während des gesamten Programms verwenden möchten: Google Tabellen oder Microsoft Excel. Es liegt ganz im Ermessen der Lernenden. Alle Aktivitäten im gesamten Lehrplan können auf beiden Plattformen durchgeführt werden.
Muss ich die Kursreihenfolge einhalten?
Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Certificate?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.