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

120.221 bereits angemeldet

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aus 48,221 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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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: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
  • Kategorie: Datenwrangling
  • Kategorie: Versionskontrolle
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Statistische Programmierung
  • Kategorie: Knitr
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Plot (Grafiken)
  • Kategorie: Maschinelles Lernen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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.
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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: R (Software)
Kategorie: GitHub
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Versionskontrolle
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Git (Versionskontrollsystem)
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Installation der Software
Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: Software-Versionierung
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: Simulationen
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Installation der Software
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Daten-Strukturen
Kategorie: Programm-Entwicklung
Kategorie: R (Software)
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: Bereinigung von Daten
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: SQL
Kategorie: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenzugang
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: MySQL
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Web-Scraping
Kategorie: Dateiverwaltung
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: Explorative Datenanalyse
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistische Analyse
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: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Software-Dokumentation
Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Verifizierung und Validierung

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.690.708 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.719.621 Lernende

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Felipe M.

Lernender seit 2018
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Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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Chaitanya A.

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