Diese Specialization richtet sich an Datenwissenschaftler, die mit der Programmiersprache R vertraut sind und mit der Tidyverse-Paketfamilie Data Science betreiben wollen. In 5 Kursen lernen Sie das Importieren, Verarbeiten, Visualisieren und Modellieren von Daten mit dem leistungsstarken Tidyverse Framework. Die Tidyverse-Pakete bieten einen einfachen, aber leistungsstarken Ansatz für die Datenwissenschaft, der von den grundlegendsten Analysen bis hin zu massiven Datenimplementierungen reicht. Dieser Kurs deckt den gesamten Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts ab und stellt spezifische Tidy-Tools für jede Phase vor.
Spezialisierung für Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R
Entdecken Sie neue Fähigkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.
Spezialisierung für Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R
Mit Tidy Tools Einblicke aus Daten gewinnen. Importieren, verarbeiten, visualisieren und modellieren Sie Daten mit den Tidyverse R-Paketen
Dozenten: Carrie Wright, PhD
3.519 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
(98 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
(98 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
Was Sie lernen werden
Organisieren Sie ein Data Science Projekt
Importieren Sie Daten aus gängigen Tabellenkalkulations-, Datenbank- und webbasierten Formaten
Verarbeiten und manipulieren Sie unordentliche Daten und erstellen Sie ordentliche Datensätze
Erstellen Sie Datengrafiken in Präsentationsqualität
Erstellen Sie prädiktive Modelle für maschinelles Lernen
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Data Science
- Regression Analysis
- Data Import/Export
- Data Presentation
- Data Modeling
- Predictive Modeling
- Data Analysis Software
- Exploratory Data Analysis
- Data Visualization
- Tidyverse (R Package)
- Statistical Hypothesis Testing
- Plot (Graphics)
- Web Scraping
- Data Manipulation
- Data Analysis
- Data Visualization Software
- Data Wrangling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
31 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
Unterscheiden Sie zwischen aufgeräumten und unaufgeräumten Daten
Beschreiben Sie, wie nicht aufgeräumte Daten in aufgeräumte Daten umgewandelt werden können
Beschreiben Sie das Tidyverse Ökosystem von Paketen
Organisieren und initiieren Sie ein Data Science-Projekt
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Dateiverwaltung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenmanagement
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie verschiedene Datenformate
Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um Daten aus externen Formaten in R zu importieren
Daten von einer Web-API abrufen
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: SQL
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
Kategorie: Datenumwandlung
Was Sie lernen werden
Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um nicht aufgeräumte Daten in aufgeräumte Daten umzuwandeln
Führen Sie grundlegende explorative Datenanalysen durch
Durchführung von Analysen von Textdaten
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistisches Programmieren
Was Sie lernen werden
Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Arten von Grundstücken und deren Verwendung
Verwenden Sie das R-Paket ggplot2, um Datenvisualisierungen zu entwickeln
Erstellen Sie effektive Tabellen mit Datenzusammenfassungen
Erstellen Sie Datenanimationen für visuelles Storytelling
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Animationen
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie verschiedene Arten von Fragen zur Datenanalyse
Führen Sie Hypothesentests für Ihre Daten durch
Anwendung linearer Modellierungstechniken zur Beantwortung multivariabler Fragen
Wenden Sie Workflows für maschinelles Lernen an, um komplexe Muster in Ihren Daten zu erkennen
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenmodellierung
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozenten
14 Kurse17.570 Lernende
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.“
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Diese Specialization dauert ungefähr 12-15 Wochen.
Eine gewisse Vertrautheit mit der Programmiersprache R ist erforderlich.
Die Kurse sind kumulativ, es wird also empfohlen, die Kurse in der richtigen Reihenfolge zu belegen.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,