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.
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- Level Foundation
- المدة 38 ساعات hours
- الطبع بواسطة Google
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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. Sie erfahren, wie Sie mit R Daten auf neue und leistungsfähigere Weisen bereinigen, organisieren, analysieren, visualisieren und Berichte über sie erstellen können. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können. Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende bestens gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Im Verlauf dieses Kurses werden Sie: - die Vorteile der Verwendung der Programmiersprache R untersuchen - erfahren, wie Sie RStudio verwenden, um R auf Ihre Analysen anzuwenden - die grundlegenden Konzepte untersuchen, die mit der Programmierung in R verbunden sind - den Inhalt und die Komponenten von R-Paketen kennenlernen, einschließlich des Tidyverse-Pakets - ein Verständnis von Dataframes und deren Verwendung in R erlangen - die Möglichkeiten zum Generieren von Visualisierungen in R entdecken - R Markdown zum Dokumentieren der R-Programmierung kennenlernenالوحدات
Die spannende Welt der Programmierung
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- Meet and Greet
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- Einführung in die spannende Welt der Programmierung
- Freude im Umgang mit R
- Carrie: Erste Schritte mit R
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- Lehrplan
- Die Debatte R vs. Python
- Lernprotokoll: Erkunden von R
Programmieren als Datenanalyst
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- Programmiersprachen
- Einführung in R
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- Möglichkeiten, Programmieren zu lernen
- Von Tabellenkalkulationen zu SQL und R
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- Selbstreflexion: Stellen Sie eine Frage
- Optionale praktische Übung: R herunterladen und installieren
- Optionale praktische Übung: R-Konsole
- Testen Sie Ihr Wissen über Programmiersprachen
Erlernen Sie das Programmieren in RStudio
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- R&R...Studio!
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- Einführung in RStudio
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- Anwendungsbereich von RStudio
- Mit anderen Fachkräften für Analyse in der R-Community verbinden
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- Praktische Übung: Cloud-Zugriff auf RStudio
- Optionale praktische Übung: Erste Schritte mit RStudio Desktop
- Testen Sie Ihr Programmierwissen mit RStudio
Wochen-Challenge 1
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- Wochen-Challenge 1
Grundlegende Programmierkonzepte verstehen
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- Mit RStudio programmieren
- Grundlagen der Programmierung
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Readings
- Vektoren und Listen in R
- Datum und Uhrzeit in R
- Sonstige gängige Datenstrukturen
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- Testen Sie Ihr Wissen über Programmierkonzepte
Programmierung in R erkunden
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- Abfragen und Programmierung
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- Operatoren und Berechnungen
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- Logische Operatoren und bedingte Anweisungen
- Leitfaden: Ihren Code lesbar halten
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- Praktische Übung: R-Sandbox
- Testen Sie Ihr Wissen über das Programmieren in R
Lernen Sie etwas über R-Pakete
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- Ein nie endendes Geschenk
- Willkommen bei tidyverse
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- Verfügbare R-Pakete
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- Praktische Übung: tidyverse installieren und laden
- Testen Sie Ihr Wissen über R-Pakete
tidyverse entdecken
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- Mehr über tidyverse
- Mit Pipes arbeiten
- Connor: Programmiertipps
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- R-Ressourcen für mehr Hilfe
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- Testen Sie Ihr Wissen über tidyverse
Wochen-Challenge 2
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- Wochen-Challenge 2
Daten und R erkunden
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- Daten in R versus SQL
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- Daten in R
- R-Dataframes
- Mit Dataframes arbeiten
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- Weitere Informationen zu Tibbles
- Grundlagen des Datenimports
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- Praktische Übung: Einen eigenen Dataframe erstellen
- Praktische Übung: Daten importieren und mit ihnen arbeiten
- Testen Sie Ihr Wissen über R-Dataframes
Daten bereinigen
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- Datenbereinigung mit grundlegenden Funktionen
- Daten organisieren
- Daten transformieren
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- Dateinamenskonventionen
- Weitere Informationen zu R-Operatoren
- Optional: Dataframes manuell erstellen
- Von Wide Data zu Long Data mit tidyr
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- Praktische Übung: Daten bereinigen in R
- Testen Sie Ihr Wissen über die Bereinigung von Daten
Daten unter genauerer Betrachtung
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- Datenbereinigung auf verschiedenen Plattformen vergleichen
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- Gleiche Daten, anderes Ergebnis
- Die Funktion bias
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- Mit verzerrten Daten arbeiten
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- Praktische Übung: Daten ändern
- Testen Sie Ihr Wissen über R-Funktionen
Wochen-Challenge 3
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- Wochen-Challenge 3
Datenvisualisierungen in R erstellen
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- Visualisierungen in Tableau vs. R
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- Visualisierungen in R
- Visualisierungsgrundlagen in R und Tidyverse
- Erste Schritte mit ggplot()
- Joseph: Berufliche Laufbahn zu People Analytics
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- Häufig auftretende Probleme bei der Visualisierung in R
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- Praktische Übung: Daten mit ggplot2 visualisieren
- Praktische Übung: Ggplot verwenden
- Ihr Wissen zu Datenvisualisierungen in R testen
Ästhetik in der Analyse erkunden
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- Visualisierungen in R verbessern
- Weitere Einsatzmöglichkeiten von ggplot
- Ästhetik und Facetten
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- Ästhetik-Attribute
- Glättung
- Filtern und Diagramme
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- Praktische Übung: Ästhetik und Visualisierungen
- Praktische Übung: Filter und Diagramme
- Ihr Wissen über Ästhetik in der Analyse testen
Visualisierungen mit Anmerkungen versehen und speichern
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- Anmerkungsebene
- Visualisierungen speichern
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- Pfeile und Formen in R zeichnen
- Bilder ohne ggsave() speichern
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- Praktische Übung: Visualisierungen mit Anmerkungen versehen und speichern
- Ihr Wissen über das Kommentieren und Speichern von Visualisierungen testen
Wochen-Challenge 4
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- Wochen-Challenge 4
Erstellen von Dokumentationen und Berichten in RStudio
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- Dokumentation und Berichte
- Überblick über R Markdown
- R Markdown in RStudio verwenden
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- Ressourcen zu R Markdown
- Optional: Jupyter Notebooks
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- Praktische Übung: Ihr R Markdown-Notebook
- Testen Sie Ihr Wissen über Dokumentation und Berichte
R Markdown-Dokumente erstellen
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- R Markdown-Notebooks verwenden
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- Struktur von Markdown-Dokumenten
- Meg: Programmieren bedeutet Erfüllung
- Noch mehr Dokumentelemente
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- Testen Sie Ihr Wissen über das Erstellen von R Markdown-Dokumenten
Grundlegendes zu Code-Chunks und Exporten
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- Code-Chunks
- Dokumentation exportieren
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- Ausgabeformate in R Markdown
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- Praktische Übung: Code-Chunks in R Markdown-Notebooks einfügen
- Praktische Übung: Ihr R Markdown-Notebook exportieren
- Praktische Übung: R Markdown-Vorlagen verwenden
- Testen Sie Ihr Wissen über Code-Chunks
Wochen-Challenge 5
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- Wochen-Challenge 5
Kurs-Challenge
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- Als Nächstes kommt …
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- Kurs-Challenge
Auto Summary
"R-Programmierung zur Datenanalyse" ist ein umfassender Kurs im Bereich Data Science & AI, der als Teil des Google Data Analytics Certificate angeboten wird. Dieser Kurs richtet sich an zukünftige Datenanalysten und bietet keine Zugangsbeschränkungen hinsichtlich Vorkenntnissen. Unter der fachkundigen Anleitung von Google-Datenanalyseexperten lernen Sie die Programmiersprache R und die Nutzung von RStudio kennen. Der Kurs deckt verschiedene zentrale Themen ab, darunter die grundlegenden Konzepte der R-Programmierung, die Anwendung und Verwaltung von R-Paketen wie Tidyverse, und die Erstellung sowie Analyse von Dataframes. Zudem werden Sie in die Kunst der Datenvisualisierung und Dokumentation Ihrer Analysen mit R Markdown eingeführt. Mit einer Dauer von 2280 Minuten bietet dieser Kurs eine gründliche Einführung in die Welt der Datenanalyse mit R. Nach Abschluss sind Sie bestens vorbereitet, sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Der Kurs ist auf der Plattform Coursera verfügbar, wobei Sie zwischen den Abonnementoptionen Starter und Professional wählen können. Dieser Kurs ist ideal für alle, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse ausbauen und eine fundierte Grundlage in der R-Programmierung erlangen möchten.
Google Career Certificates