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Spezialisierung für Angewandte Datenwissenschaft mit R
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Spezialisierung für Angewandte Datenwissenschaft mit R

Erweitern Sie Ihre Data Science-Fähigkeiten mit R & SQL. Beherrschen Sie die Fähigkeit, Daten in Informationen und Erkenntnisse umzuwandeln.

Rav Ahuja
Saishruthi Swaminathan
Yan Luo

Dozenten: Rav Ahuja

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Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.5

(167 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Führen Sie grundlegende R-Programmieraufgaben aus, wie z.B. die Arbeit mit Datenstrukturen, Datenmanipulation, Verwendung von APIs, Webscraping und die Verwendung von R Studio und Jupyter.

  • Erstellen Sie relationale Datenbanken und Tabellen, laden Sie sie mit Daten aus CSV-Dateien und fragen Sie Daten mit SQL und R über JupyterLab ab.

  • Vervollständigen Sie den Prozess der Datenanalyse, einschließlich der Datenvorbereitung, statistische Analyse und prädiktive Modellierung.

  • Kommunizieren Sie die Ergebnisse der Datenanalyse mit Datenvisualisierungsdiagrammen, Plots und Dashboards unter Verwendung von Bibliotheken wie ggplot, leaflet und R Shiny.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Databases
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Database Design
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Relational Databases
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Shiny (R Package)
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Leaflet (Software)
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: SQL

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Manipulieren Sie primitive Datentypen in der Programmiersprache R mit RStudio oder Jupyter Notebooks.

  • Steuern Sie den Programmablauf mit Bedingungen und Schleifen, schreiben Sie Funktionen, führen Sie Operationen mit Zeichenketten durch, schreiben Sie reguläre Ausdrücke, behandeln Sie Fehler.

  • Konstruieren und manipulieren Sie R-Datenstrukturen, einschließlich Vektoren, Faktoren, Listen und Datenrahmen.

  • Lesen, schreiben und speichern Sie Datendateien und scrapen Sie Webseiten mit R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie eine Datenbankinstanz in der Cloud und greifen Sie darauf zu

  • Verfassen und Ausführen einfacher SQL-Anweisungen - SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP

  • Konstruieren Sie SQL-Anweisungen zum Filtern, Sortieren, Gruppieren von Ergebnissen, Verwenden integrierter Funktionen, Zusammenstellen verschachtelter Abfragen, Zugreifen auf mehrere Tabellen

  • Analysieren Sie Daten aus Jupyter mit R und SQL, indem Sie SQL- und R-Kenntnisse kombinieren, um reale Datensätze abzufragen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Datenanalyse-Software
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Datenzugriff
Kategorie: Datenmodellierung
Datenanalyse mit R

Datenanalyse mit R

KURS 316 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Bereiten Sie Daten für die Analyse vor, indem Sie fehlende Werte behandeln, Daten formatieren und normalisieren, kategorische Werte in numerische Werte umwandeln.

  • Vergleichen und kontrastieren Sie Vorhersagemodelle mit einfachen linearen, multiplen linearen und polynomialen Regressionsmethoden.

  • Untersuchen Sie Daten mithilfe von deskriptiven Statistiken, Datengruppierung, Varianzanalyse (ANOVA) und Korrelationsstatistiken.

  • Bewerten Sie ein Modell auf Überanpassung und Unteranpassung und optimieren Sie seine Leistung mithilfe von Regularisierung und Gittersuche.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Feature Technik
Datenvisualisierung mit R

Datenvisualisierung mit R

KURS 412 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie Balkendiagramme, Histogramme, Tortendiagramme, Streudiagramme, Liniendiagramme, Boxplots und Karten mit R und verwandten Paketen.

  • Gestalten Sie individuelle Diagramme und Plots mit Hilfe von Anmerkungen, Achsentiteln, Textbeschriftungen, Themen und Facetten.

  • Erstellen Sie Karten mit dem Leaflet-Paket für R.

  • Erstellen Sie interaktive Dashboards mit dem Shiny-Paket für R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Merkblatt (Software)
Kategorie: Shiny (R-Paket)
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Benutzeroberfläche (UI)
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: UI Komponenten
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Analyse räumlicher Daten
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenverarbeitung

Was Sie lernen werden

  • Schreiben Sie ein Web-Scraping-Programm, um mit Hilfe von HTTP-Anfragen Daten aus einer HTML-Datei zu extrahieren und die Daten in einen Datenrahmen zu konvertieren.

  • Bereiten Sie Daten für die Modellierung vor, indem Sie fehlende Werte behandeln, Daten formatieren und normalisieren, binning und kategorische Werte in numerische Werte umwandeln.

  • Interpretieren Sie Daten mit explorativen Datenanalysetechniken, indem Sie deskriptive Statistiken berechnen, Daten grafisch darstellen und Korrelationsstatistiken erstellen.

  • Entwickeln Sie eine Shiny-App mit einer Leaflet-Karte und einem interaktiven Dashboard und erstellen Sie eine Präsentation über das Projekt, die Sie mit Ihren Kollegen teilen können.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Shiny (R-Paket)
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: R-Programmierung

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Jennifer J.
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Larry W.
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