Johns Hopkins University
Spezialisierung für Mastering Software Development in R

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Johns Hopkins University

Spezialisierung für Mastering Software Development in R

Entwickeln Sie bessere Data Science Tools.. Lernen Sie, Software für Daten-Tools zu entwickeln, R-Pakete zu verteilen und individuelle Visualisierungen zu erstellen.

Roger D. Peng, PhD
Brooke Anderson

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

23.642 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.2

(1,270 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • R-Pakete erstellen

  • Benutzerdefinierte Datenvisualisierung und Grafiken

  • Datenmanipulation und -verarbeitung

  • Produzieren und skalieren Sie datenwissenschaftliche Produkte

Überblick

Was ist inbegriffen?

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Unterrichtet in Englisch
12 Praxisübungen

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Big Data
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Text Mining

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Funktionales Design
Kategorie: Software-Dokumentation
Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Software-Entwurfsmuster
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Paket- und Software-Management
Kategorie: GitHub
Kategorie: Knitr
Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Git (Versionskontrolle-System)
Kategorie: Instandhaltbarkeit
Kategorie: Versionskontrolle
Kategorie: Technische Dokumentation
Kategorie: Software-Dokumentation
Kategorie: Prüfbarkeit
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Kontinuierliche Integration

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datamaps
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Geospatial Mapping
Kategorie: Grafisches und visuelles Design
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Code-Überprüfung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Technische Dokumentation
Kategorie: GitHub
Kategorie: Kontinuierliche Integration
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Software-Tests
Kategorie: Merkblatt (Software)
Kategorie: Software-Dokumentation
Kategorie: Daten bereinigen

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.657.296 Lernende
Brooke Anderson
Johns Hopkins University
5 Kurse76.596 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