Logical Operations

Spezialisierung „R Programming for Data Science“

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Logical Operations

Spezialisierung „R Programming for Data Science“

Use the Powerful Data Science Tools in R.

Learn R programming and use its data science tools to analyze, transform, visualize, and model data.

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • In this Specialization, you will use R to perform common data science tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: R (Software)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Januar 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

R Programming: Setup and Data Processing

R Programming: Setup and Data Processing

KURS 1, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Configure the RStudio development environment to manage projects, execute console commands, and write clean scripts following standard coding styles.

  • Process atomic data types by manipulating character strings, executing numeric operations, and evaluating logical comparison operators.

  • Manage complex data structures like vectors, matrices, factors, and data frames using advanced subsetting, indexing, and masking techniques.

  • Learn by doing. Perform guided, step-by-step hands-on activities on your own computer.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Development Environment
Kategorie: R Programming
Kategorie: Program Development
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Data Analysis Software
Kategorie: Data Science
Kategorie: Software Development
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Computer Programming Tools
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Computational Logic
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Statistical Programming

Was Sie lernen werden

  • Implement conditional program logic using if-else structures, nested conditional statements, `is` functions, and the `%in%` membership operator.

  • Control execution flow with for and while loops alongside functional vectorized loop alternatives like `apply()`, `lapply()`, and `sapply()`.

  • Structure reusable code by defining custom functions with dynamic scope, lazy evaluation rules, and flexible ellipsis `(...)` arguments.

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Code Reusability
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Software Development
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Computer Programming Tools
R Programming: Data Analysis and Modeling

R Programming: Data Analysis and Modeling

KURS 3, 18 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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".

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ggplot2
Kategorie: R Programming
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Computer Programming Tools
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Software Development
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Data Science
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Data Structures

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Dozent

Bill Rosenthal
Logical Operations
158 Kurse39.314 Lernende

von

Logical Operations

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.“

Häufig gestellte Fragen