Logical Operations

R Programming: Data Analysis and Modeling

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Logical Operations

R Programming: Data Analysis and Modeling

Ce cours fait partie de Spécialisation "R Programming for Data Science"

Bill Rosenthal

Instructeur : Bill Rosenthal

Inclus avec Coursera Plus

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Load, save, and manipulate datasets using base R utilities, high-performance data.table syntax, and expressive dplyr grammar-driven data pipelines.

  • Conduct exploratory data analysis by evaluating statistical distributions, calculating central tendency metrics, and handling missing data.

  • Generate advanced visualizations with base graphics and `ggplot2` layers, refining layouts using custom themes, aesthetics, and multi-plot facets.

  • Data files for this course are provided in the first course of this specialization, "R Programming: Setup and Data Processing".

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Software Development
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Computer Programming Tools
  • Catégorie : Computer Programming
  • Catégorie : Statistical Visualization
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Data Structures
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Machine Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R (Software)
  • Catégorie : R Programming

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

janvier 2026

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1 devoir

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

Up until now, you've mostly been applying the fundamentals of R as a general programming language. But, as you know, data science is where R really shines. In this lesson, you'll begin using R in a more data-driven context, particularly by managing data in various ways. This data-driven approach will continue throughout the rest of the course as you work toward building statistical and machine learning models.

Inclus

1 lecture7 plugins

Now that you've loaded and shaped your data, you can begin analyzing it in earnest. In this lesson, you'll use R to apply various techniques—both statistical and otherwise—that will reveal useful insights about your data.

Inclus

5 plugins

Data analysis is not just about looking at raw numbers or text. Transforming your data into graphs and plots can greatly enhance your ability to interpret the data, as well as present that data to an audience. In this lesson, you'll use R to analyze your data from a visual perspective in order to reveal insights that raw numbers alone may not provide.

Inclus

6 plugins

In many data science projects, the ultimate goal is to create a model of the data. The model can be used to estimate some aspect of the data and the larger domain that the data is about. It can even be used to make predictions from the data, which is particularly attractive to businesses. In this lesson you'll get a crash course on modeling data, as well as how to implement those concepts in R.

Inclus

4 plugins

You'll wrap things up and then validate what you've learned in this course by taking an assessment.

Inclus

1 lecture1 devoir

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