Johns Hopkins University
Spezialisierung Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R
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Spezialisierung 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

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(98 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Überblick

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Data Analysis Software
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: Tidyverse (R Package)
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Statistical Visualization
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Sampling (Statistics)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Ggplot2

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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: Datenwrangling
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Ggplot2

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: Google Sheets
Kategorie: JSON
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenstrukturen

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: Datenmanipulation
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Explorative Datenanalyse

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: Daten Präsentation
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Animationen
Kategorie: Daten-Storytelling

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: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Datenmodellierung

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