Generative AI for Business Leaders
Advertising with Meta
How Google does Machine Learning
دوراتنا
Visualizing Data & Communicating Results in R with RStudio
Code and run your first R program in minutes without installing anything! This course is designed for learners with limited coding experience, providing foundational knowledge of data visualizations and R Markdown. The modules in this course cover different types of visualization models such as bar charts, histograms, and heat maps as well as R Markdown.
-
Course by
-
Self Paced
-
10 ساعات
-
الإنجليزية
Initiation avec R Markdown
A la fin de ce projet vous serez capables de créer un document statistique R markdown , un outil de démarquage utilisé pour former des rapports reproductibles contenant à la fois des textes explicatifs ( définitions, explications, sections), des blocs de code en R ou même d’autre langages, des figures et des tableaux de données.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الفرنسية
Erste Schritte mit R Markdown
Dieses Projekt richtet sich an Anfänger, die die Programmier- und Analysesprache R nutzen möchten, um reproduzierbare Analysedokumente zu erstellen.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
ألماني
7. データ分析とR 言語
Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 7 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、R というプログラミング言語と、R で作業する環境としての RStudio の使い方を学びます。また、R パッケージなど、R 特有のソフトウェア アプリケーションやツールについても学びます。R を使ってより優れた新しい手法でデータのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成が可能になることを体感していただきます。 現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。 この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。 このコース修了後の目標は以下の通りです。 - R プログラミング言語を使用することのメリットを理解する。 - RStudio を使用して、R を分析に適用する方法を理解する。 - R でのプログラミングに関連する基本的な概念を理解する。 - Tidyverse パッケージを含む R パッケージの内容およびコンポーネントを探求する。
-
Course by
-
Self Paced
-
ياباني
Análisis de datos con programación en R
Este es el séptimo curso del Certificado de análisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendrás las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio. En este curso, aprenderás el lenguaje de programación conocido como R. Además, se profundizará en cómo usar RStudio, el entorno que te permite trabajar con R, y se cubrirán temas como las aplicaciones y las herramientas de software que son exclusivas para R, como los paquetes de R.
-
Course by
-
Self Paced
-
الإسبانية
Analisis Data dengan Pemrograman R
Ini adalah materi ketujuh dalam program Google Data Analytics Certificate (Sertifikat Analisis Data Google). Materi ini akan membekali Anda dengan keterampilan yang dibutuhkan untuk melamar pekerjaan analis data tingkat pemula. Dalam materi ini, Anda akan belajar tentang bahasa pemrograman yang dikenal sebagai R. Anda akan mengetahui cara menggunakan RStudio, lingkungan yang memungkinkan Anda bekerja dengan R. Materi ini juga akan membahas aplikasi perangkat lunak dan alat yang unik untuk R, seperti beberapa paket R (R packages).
-
Course by
-
Self Paced
-
38 ساعات
-
إندونيسي
Der Werkzeugkasten des Data Scientist
In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
-
Course by
-
Self Paced
-
18 ساعات
-
ألماني
R-Programmierung zur Datenanalyse
Dies ist der siebte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs lernen Sie die Programmiersprache R kennen. Sie erfahren, wie Sie RStudio verwenden, und lernen die Umgebung kennen, in der Sie mit R arbeiten können. In diesem Kurs werden auch die speziellen Softwareanwendungen und Tools von R behandelt, wie z. B. R-Pakete.
-
Course by
-
Self Paced
-
38 ساعات
-
ألماني
Análise de dados com programação em R
Este é o sétimo curso do Certificado de Data Analytics do Google. Estes cursos darão a você as habilidades necessárias para se candidatar a cargos empregos de analista de dados de nível inicial. Neste curso, você aprenderá sobre a linguagem de programação conhecida como R. Você descobrirá como usar o RStudio, o ambiente que permite trabalhar em R. O curso também abarcará os aplicativos e ferramentas de software exclusivos de R, como os pacotes de R. Você descobrirá como é possível limpar, organizar, analisar, visualizar e gerar relatórios de dados usando R de maneiras novas e contundentes.
-
Course by
-
Self Paced
-
البرتغالي
مجموعة أدوات عالم البيانات
ستتلقى في هذه الدورة التدريبية مقدمة عن الأدوات الرئيسية والأفكار الخاصة بمجموعة أدوات عالم البيانات. تقدم الدورة التدريبية نظرة عامة عن البيانات والاستفسارات والأدوات التي يعمل عليها علماء البيانات ومحللو البيانات. هناك عنصران لهذه الدورة التدريبية. الأول هو مقدمة نظرية عن الأفكار الكامنة وراء تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتطبيق. والثاني هو مقدمة عملية عن الأدوات التي سيتم استخدامها في البرنامج مثل التحكم في النُسَخ ولغة Markdown وGit وGitHub وR وRStudio.
-
Course by
-
Self Paced
-
4 ساعات
-
عربي
تحليل البيانات باستخدام البرمجة R
هذه هي الدورة التدريبية السابعة في شهادة تحليلات البيانات من Google. ستزودك هذه الدورات بالمهارات اللازمة للتقدم لوظائف محلل البيانات على المستوى التمهيدي. في هذه الدورة، ستتعرف على لغة البرمجة المعروفة باسم R. حيث ستتعرف على كيفية استخدام RStudio، وهي البيئة التي تتيح لك استخدام R. كما ستتناول هذه الدورة أيضًا تطبيقات البرامج والأدوات التي تنفرد بها R، مثل حزم R. ستكتشف كيف تتيح لك لغة R تنظيف البيانات وتنظيمها وتحليلها وتصورها والإبلاغ عنها بطرق جديدة وأكثر فاعلية.
-
Course by
-
Self Paced
-
12 ساعات
-
عربي
Getting Started with Version Control in RStudio
Welcome to this project-based course Getting Started with Version Control in RStudio. In this 2 hour-long project, you will learn how to perform version control in RStudio.
By the end of this 2-hour long project, you will understand how to create R projects, link new R projects with Git and GitHub, link existing R projects with Git and GitHub from the R interface. You will also learn about R markdowns, their use and how to create them.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الإنجليزية
Perfecting your Readme
In this 2-hour long project-based course, you will learn how to (Learn will be introduced to a Readme doc script by creating a game through Github, Learn will know Markdown language for a Readme on Visual studio Code and what VScode extensions assist with the Readme doc script, Learn will write html code for a game. Review its functionalities live and begin the Readme writing process, Learn will write a full Readme for their coding project, add images to their Readme and preview it.)
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإنجليزية
Forecast bikeshare demand using time series models in R
In this project, you’ll help a bike rental company enhance its fleet management and pricing strategy by building a daily bike rental forecasting model using time series analysis techniques in R. Your objectives include loading, cleaning, processing, and analyzing daily rental transaction data, and developing and evaluating time series models for the most accurate predictions. The company will use your validated forecasting model to determine the optimal number of bikes to keep in each station and set dynamic pricing based on predicted demand.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإنجليزية
Getting Started with Data Visualization in R
Data visualization is a critical skill for anyone that routinely using quantitative data in his or her work - which is to say that data visualization is a tool that almost every worker needs today. One of the critical tools for data visualization today is the R statistical programming language. Especially in conjunction with the tidyverse software packages, R has become an extremely powerful and flexible platform for making figures, tables, and reproducible reports.
-
Course by
-
Self Paced
-
12 ساعات
-
الإنجليزية
Tools for Data Science
In order to be successful in Data Science, you need to be skilled with using tools that Data Science professionals employ as part of their jobs. This course teaches you about the popular tools in Data Science and how to use them. You will become familiar with the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data Sets, Machine Learning Models, Kernels, as well as the various Open source, commercial, Big Data and Cloud-based tools. Work with Jupyter Notebooks, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub, and Watson Studio.
-
Course by
-
Self Paced
-
18 ساعات
-
الإنجليزية
Reproducible Templates for Analysis and Dissemination
This course will assist you with recreating work that a previous coworker completed, revisiting a project you abandoned some time ago, or simply reproducing a document with a consistent format and workflow. Incomplete information about how the work was done, where the files are, and which is the most recent version can give rise to many complications. This course focuses on the proper documentation creation process, allowing you and your colleagues to easily reproduce the components of your workflow.
-
Course by
-
Self Paced
-
20 ساعات
-
الإنجليزية
Advanced Data Visualization with R
Data visualization is a critical skill for anyone that routinely using quantitative data in his or her work - which is to say that data visualization is a tool that almost every worker needs today. One of the critical tools for data visualization today is the R statistical programming language. Especially in conjunction with the tidyverse software packages, R has become an extremely powerful and flexible platform for making figures, tables, and reproducible reports.
-
Course by
-
Self Paced
-
11 ساعات
-
الإنجليزية
Customer Segmentation using K-Means Clustering in R
Welcome to this project-based course, Customer Segmentation using K-Means Clustering in R. In this project, you will learn how to perform customer market segmentation on mall customers data using different R packages.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإنجليزية
Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown
This specialization is intended for people without programming experience who seek an approachable introduction to data science that uses Python and R to describe and visualize data sets. This course will equip learners with foundational knowledge of data analysis suitable for any analyst roles. In these four courses, you will cover everything from data wrangling to data visualization.
-
Course by
-
Self Paced
-
الإنجليزية
Get Started with R Markdown
Welcome to this project-based course, Get Started with R Markdown. This project-based course is for people who are learning R and seek useful ways to organize their work in R. We will start this hands-on project with an overview of the project; then, we will get familiar with the RStudio interface and install the rmarkdown package. Be rest assured that you will learn a ton of good work here.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإنجليزية
The Data Scientist's Toolbox
In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
-
Course by
-
Self Paced
-
18 ساعات
-
الإنجليزية
Data Analysis with R Programming
This course is the seventh course in the Google Data Analytics Certificate. In this course, you’ll learn about the programming language known as R. You’ll find out how to use RStudio, the environment that allows you to work with R, and the software applications and tools that are unique to R, such as R packages. You’ll discover how R lets you clean, organize, analyze, visualize, and report data in new and more powerful ways.
-
Course by
-
Self Paced
-
37 ساعات
-
الإنجليزية