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.

Dozenten: Rav Ahuja

5.517 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.5

(166 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

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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.

Überblick

Diese Specializations richtet sich an alle, die eine Leidenschaft für das Lernen haben und sich die Fähigkeiten, Tools und das Portfolio aneignen wollen, um auf dem Arbeitsmarkt einen Wettbewerbsvorteil als Datenwissenschaftler auf Einstiegsebene zu haben.

In diesen fünf Online-Kursen werden Sie die Fähigkeiten entwickeln, die Sie benötigen, um oft disparate und unzusammenhängende Datenquellen zusammenzuführen und die Programmiersprache R zu verwenden, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, die Ihnen und Ihren Interessengruppen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Am Ende dieser Specializations werden Sie in der Lage sein, grundlegende R-Programmieraufgaben auszuführen, um den Datenanalyseprozess abzuschließen, einschließlich Datenaufbereitung, statistische Analyse und prädiktive Modellierung. Sie werden auch in der Lage sein, relationale Datenbanken zu erstellen und die Daten mit SQL und R abzufragen sowie Ihre Datenergebnisse mit Hilfe von Datenvisualisierungstechniken zu kommunizieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Was ist inbegriffen?

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch

52 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 IBM.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Während dieser Specializations werden Sie praktische Übungen durchführen, um praktische Erfahrungen mit verschiedenen Datenquellen, Datensätzen, SQL, relationalen Datenbanken und der Programmiersprache R zu sammeln. Sie werden mit Tools wie R Studio, Jupyter Notebooks und verwandten R-Bibliotheken für Data Science arbeiten, darunter dplyr, Tidyverse, Tidymodels, R Shiny, ggplot2, Leaflet und rvest.

Im letzten Kurs dieser Specializations werden Sie ein Abschlussprojekt durchführen, in dem Sie das Gelernte auf eine Aufgabe anwenden, die die Sammlung von Daten, die Analyse, das Testen grundlegender Hypothesen, die Visualisierung und die Modellierung von Datensätzen aus der realen Welt erfordert.

Einführung in die R-Programmierung für Data Science

KURS 110 Stunden4.5 (576 Bewertungen)Kurs ansehen

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: Daten importieren/exportieren

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Web Scraping

Kategorie: Explorative Datenanalyse

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen

Kategorie: Grundsätze der Programmierung

SQL für Datenwissenschaft mit R

KURS 227 Stunden4.4 (177 Bewertungen)Kurs ansehen

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: Datenbanken

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: R-Programmierung

Kategorie: Datenbank-Design

Kategorie: Datenmodellierung

Kategorie: Abfragesprachen

Kategorie: Datenbank Management

Kategorie: Explorative Datenanalyse

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Datenzugriff

Datenanalyse mit R

KURS 316 Stunden4.7 (337 Bewertungen)Kurs ansehen

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: R-Programmierung

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Regressionsanalyse

Kategorie: Explorative Datenanalyse

Kategorie: Daten bereinigen

Kategorie: Datenwrangling

Kategorie: Datenumwandlung

Kategorie: Statistische Modellierung

Kategorie: Datenvisualisierung

Kategorie: Box Plots

Kategorie: Prädiktive Analytik

Kategorie: Statistische Analyse

Kategorie: Korrelationsanalyse

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Tidyverse (R-Paket)

Kategorie: Überwachtes Lernen

Kategorie: Datenmanipulation

Datenvisualisierung mit R

KURS 412 Stunden4.6 (264 Bewertungen)Kurs ansehen

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: Histogramm

Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung

Kategorie: Benutzeroberfläche (UI)

Kategorie: Box Plots

Kategorie: Daten-Storytelling

Kategorie: Grafische Darstellung

Kategorie: Datenvisualisierung

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Dashboard

Kategorie: Datenvisualisierungssoftware

Kategorie: Plot (Grafiken)

Kategorie: Analyse räumlicher Daten

Kategorie: UI Komponenten

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: R-Programmierung

Datenwissenschaft mit R - Capstone-Projekt

KURS 524 Stunden4.6 (100 Bewertungen)Kurs ansehen

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: Datenvisualisierung

Kategorie: Explorative Datenanalyse

Kategorie: Web Scraping

Kategorie: Regressionsanalyse

Kategorie: SQL

Kategorie: Shiny (R-Paket)

Kategorie: Tidyverse (R-Paket)

Kategorie: Erhebung von Daten

Kategorie: Ggplot2

Kategorie: Prädiktive Modellierung

Kategorie: Daten bereinigen

Kategorie: Datenwrangling

Kategorie: Dashboard

Kategorie: Daten Präsentation

Kategorie: R-Programmierung

Kategorie: Statistische Modellierung

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Datenumwandlung

Kategorie: Datenanalyse

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Dozenten

Rav Ahuja

IBM

56 Kurse4.162.573 Lernende

Saishruthi Swaminathan

IBM

2 Kurse359.809 Lernende

Yan Luo

IBM

7 Kurse370.460 Lernende

Yiwen Li

IBM

2 Kurse46.470 Lernende

von

IBM

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

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Larry W.

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Häufig gestellte Fragen

Diese Spezialisierung erfolgt im Selbststudium und kann in 4-6 Monaten mit 10-12 Stunden pro Woche abgeschlossen werden.

Für diese Specializations sind keine Vorkenntnisse, Abschlüsse, Programmier- oder Statistikkenntnisse erforderlich.

Ja, es wird dringend empfohlen, die Kurse in der Reihenfolge zu belegen, in der sie angeboten werden.

Nach Abschluss dieser Spezialisierung werden Sie in der Lage sein:

Grundlegende Aufgaben der R-Programmierung durchführen, wie die Verwendung gängiger Datenstrukturen, Datenmanipulation, die Verwendung von APIs, Webscraping und die Arbeit mit R Studio und Jupyter
Relationale Datenbanken erstellen und die Daten mit SQL und R von JupyterLab aus abfragen.

Vervollständigen Sie den Datenanalyseprozess, einschließlich Datenaufbereitung, statistische Analyse und prädiktive Modellierung.
Kommunizieren Sie die Ergebnisse der Datenanalyse mithilfe von Diagrammen, Plots und Dashboards, die Bibliotheken wie ggplot, leaflet und R Shiny verwenden.
Führen Sie eine Datenanalyse und -visualisierung durch, indem Sie ein Projekt abschließen, das Datenerfassung, Analyse, grundlegende Hypothesentests, Visualisierung und Modellierung an realen Datensätzen erfordert.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Programmkarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und das Programm abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können das Programm besuchen, um das Programmmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für ein Programm anmelden, das Teil einer Spezialisierung ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Spezialisierung angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Nein, Sie können diesen Kurs nicht kostenlos besuchen.Wenn Sie sich für das Programm registrieren, erhalten Sie Zugang zu allen Programmen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Programminhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie das Programm kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, ist die Beantragung finanzieller Unterstützung möglich.