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Spezialisierung für Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

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Spezialisierung für Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

Hands-on Introduction to Data Science. Analyze data and create data visualizations using industry-standard data science tools without installing anything!

Sharon Jason
Anh Le
Kevin Noelsaint

Dozenten: Sharon Jason

12.375 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.7

(24 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

12 Wochen zu vervollständigen
unter 2 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

  • Be familiar with data science libraries in Python and R.

  • Data transformation and normalization in Python and R.

  • Create graph and charts using Python and R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Histogram
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Statistical Visualization
  • Kategorie: Scatter Plots
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Box Plots
  • Kategorie: Data Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Ggplot2

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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 Codio.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Describe a numerical data set using statistical functions in R

  • Import and manipulate data sets using Tidyverse

  • Determine if populations are different using statistical tests

  • Use statistical tests to describe or explain the relationship between data sets

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Probability & Statistics

Was Sie lernen werden

  • Create charts to describe and compare the composition of data sets

  • Illustrate the distribution of data through visualizations

  • Create specialized visualizations such as heat maps, correlograms, and mosaic plots

  • Use R Markdown to create documents, reports, and presentations

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: R Programming
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Histogram
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Graphing
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Science
Data Analysis in Python

Data Analysis in Python

KURS 3 17 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Computational Logic
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Cleansing

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Dozenten

Sharon Jason
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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