In diesem Kurs erhalten Sie eine Einführung in die wichtigsten Tools und Ideen aus dem Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers. Der Kurs gibt einen Überblick über die Daten, Fragen und Tools, mit denen Datenanalysten und Datenwissenschaftler arbeiten. Dieser Kurs besteht aus zwei Komponenten. Die erste ist eine konzeptionelle Einführung in die Ideen, die hinter der Umwandlung von Daten in umsetzbares Wissen stehen. Die zweite ist eine praktische Einführung in die Tools, die im Programm verwendet werden, wie Versionskontrolle, Markdown, Git, GitHub, R und RStudio.
Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers
Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Jeff Leek, PhD
753.170 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(33,971 Bewertungen)
Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
R, R-Studio, Github und andere nützliche Tools einrichten
Verstehen Sie die Daten, Probleme und Tools, die Datenanalysten verwenden
Erläutern Sie die wichtigsten Konzepte zum Studiendesign
Erstellen Sie ein Github-Repository
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenmanagement
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Problemlösung
- Kategorie: Statistisches Programmieren
- Kategorie: Allgemeine Statistik
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
21 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir die Datenwissenschaft und die Daten selbst vorstellen und definieren. Wir gehen auch auf einige der Ressourcen ein, die Datenwissenschaftler nutzen, um Hilfe zu bekommen, wenn sie nicht weiterkommen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren5 Aufgaben5 Plug-ins
In diesem Modul helfen wir Ihnen dabei, mit R und RStudio loszulegen. Ganz nebenbei lernen Sie einige Grundlagen über beide und warum Datenwissenschaftler sie verwenden.
Das ist alles enthalten
5 Videos6 Aufgaben5 Plug-ins
In diesem Modul lernen Sie etwas über Versionskontrolle und warum sie für Datenwissenschaftler so wichtig ist. Außerdem lernen Sie, wie Sie Git und GitHub verwenden, um die Versionskontrolle in datenwissenschaftlichen Projekten zu verwalten.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Aufgaben4 Plug-ins
In diesem letzten Modul lernen Sie den Umgang mit R Markdown und erhalten eine Einführung in drei Konzepte, die für jeden erfolgreichen Datenwissenschaftler unglaublich wichtig sind: gute Fragen stellen, Versuchsplanung und Big Data.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Aufgaben1 peer review4 Plug-ins
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.5 (4,771 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Johns Hopkins University
Coursera Instructor Network
Johns Hopkins University
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.
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Larry W.
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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.“
Bewertungen von Lernenden
4.6
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NB
5
Geprüft am 3. Juni 2017
Nice Course. Basics are very well taught in this course.Thank you JHU and Coursera for this course. I have decided to donate 10% of my first salary to coursera once I am complete this and get intern.
DG
5
Geprüft am 13. Juni 2017
Pretty easy, and never felt like it was a struggle to find the information that was needed. Basically a setup course for out things you'll need for the likes of R Programming and Data Science work.
TJ
4
Geprüft am 17. Aug. 2019
Most of the instructions were very clear. Image quality for pushing files to Github via command lines was poor, so it was difficult to follow along. Not sure why there were 2 Git bash counsels open
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