Datenanalyst mit R

Erwerbe die karrierefördernden R-Kenntnisse, die du für deinen Erfolg als Datenanalyst/in brauchst! Du brauchst keine Erfahrung im Programmieren. In diesem Lernpfad lernst du, wie du Daten in R importierst, bereinigst, manipulierst und visualisierst - alles wichtige Fähigkeiten für jeden angehenden Datenexperten oder Forscher. In interaktiven Übungen lernst du einige der beliebtesten R-Pakete kennen, darunter ggplot2 und tidyverse-Pakete wie dplyr und readr. Außerdem entwickelst du deine Fähigkeiten zur Datenmanipulation und explorativen Datenanalyse, indem du mit einer Vielzahl von realen Datensätzen arbeitest, die von US-Einkommensdaten bis hin zum globalen Lebensmittelkonsum reichen. Anschließend erwirbst du die statistischen Kenntnisse, die du für die Durchführung von Hypothesentests brauchst. Beginne diesen Lernpfad, erweitere deine R-Kenntnisse und beginne deine Reise zu einem selbstbewussten Datenanalysten.

R36 Std.9 Kurse2 ProjekteLeistungsnachweis

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Einführung in R

Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen.

4 hours

Einführung in das Tidyverse

Beginnen Sie mit der Erkundung und Visualisierung Ihrer Daten mit dem Tidyverse, einer Sammlung von R-Tools.

4 hours

Datenmanipulation mit dplyr

Erlernen Sie Tidyverse-Fähigkeiten durch Datenumwandlung und -manipulation mit dplyr.

4 hours

Analyze the relative popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.

2 hours

Joining Data with dplyr

Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

4 hours

Einführung in die Statistik in R

Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

4 hours

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2

"Lerne, sinnvolle und schöne Datenvisualisierungen mit ggplot2 zu erstellen, indem du die Grammatik der Grafiken verstehst."

4 hours

Data Manipulation with R

Exploratory Data Analysis in R

Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

4 hours

Sampling in R

Master sampling to get more accurate statistics with less data.

4 hours

Hypothesentests in R

4 hours

Hypothesis Testing with Men's and Women's Soccer Matches

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

2 hours

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Jon T.

15 days

Great courses to get you started on learning R.

Susana S.

3 months

Very good and well conceived. There are some minor queries on the help suggestion.

Thomas S.

4 months

Great content. Makes learning joy.

Christian D.

11 months

I really learned nearly everything I needed to know.

An Q.

11 months

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Jon T.

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Susana S.

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