R Programming

R-Programmierung ist eine weit verbreitete Sprache für statistische Berechnungen und Grafiken, die eine Vielzahl von statistischen Techniken wie lineare und nichtlineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse und mehr bietet. Der Coursera-Katalog R-Programmierung lehrt Sie, wie Sie Daten mit R manipulieren, analysieren und visualisieren können. Sie lernen, wie Sie Daten aufbereiten, untersuchen und modellieren, Vorhersagen mit Algorithmen des maschinellen Lernens treffen und hochwertige Grafiken zur Datenvisualisierung erstellen. Dieses Wissen wird Ihnen in Bereichen wie Datenwissenschaft, Statistik, maschinelles Lernen und anderen datengesteuerten Berufen von Nutzen sein. Sie werden auch die Verwendung der wichtigsten R-Pakete beherrschen, um Ihre Datenanalyse effizienter und effektiver zu gestalten.
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    A Data Scientist analyzes large datasets to uncover insights, using statistics, machine learning, and visualization to inform business strategies.

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    Johns Hopkins University

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten bereinigen, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, R-Programmierung, Maschinelles Lernen, Versionskontrolle, Statistische Inferenz, Shiny (R-Paket), Rmarkdown, Plotly, Plot (Grafiken), Statistische Hypothesentests, GitHub

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    University of California, Santa Cruz

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    University of California San Diego

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, A/B-Tests, User-Interface-(UI)-Design, Benutzerfreundlichkeit, Experimentieren, Interaktionsdesign, R-Programmierung, Menschenzentriertes Design, Mensch-Computer-Interaktion, Grafisches und visuelles Design, Storyboarding, Ideenfindung, Prototyping, User Experience Design, Telearbeit, Usability-Tests, Menschliche Faktoren, Benutzerforschung, Design Forschung, Kollaborative Software

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    Johns Hopkins University

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Unix, Datenverarbeitung, Molekularbiologie, R-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Unix-Befehle, Datenstrukturen, Python-Programmierung, Statistische Methoden, Computergestütztes Denken, Bioinformatik, Datenmanagement, Statistische Hypothesentests, Biostatistik, Befehlszeilen-Schnittstelle, Linux-Befehle, Jupyter, Datenanalyse-Software

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    ESSEC Business School

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    Università di Napoli Federico II

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    University of Colorado System

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