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Spezialisierung für Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

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Spezialisierung für Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

Hands-on Introduction to Data Science. Analyze data and create data visualizations using industry-standard data science tools without installing anything!

Sharon Jason
Anh Le
Kevin Noelsaint

Dozenten: Sharon Jason

12.303 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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(24 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

3 Monate bei 2 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

  • Be familiar with data science libraries in Python and R.

  • Data transformation and normalization in Python and R.

  • Create graph and charts using Python and R.

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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 Codio.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Describe a numerical data set using statistical functions in R

  • Import and manipulate data sets using Tidyverse

  • Determine if populations are different using statistical tests

  • Use statistical tests to describe or explain the relationship between data sets

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Regression Analysis

Was Sie lernen werden

  • Create charts to describe and compare the composition of data sets

  • Illustrate the distribution of data through visualizations

  • Create specialized visualizations such as heat maps, correlograms, and mosaic plots

  • Use R Markdown to create documents, reports, and presentations

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Histogram
Kategorie: Graphing
Kategorie: Descriptive Statistics
Data Analysis in Python

Data Analysis in Python

KURS 317 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Statistics
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Computational Logic
Kategorie: Scripting
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Science
Kategorie: Matplotlib

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Dozenten

Sharon Jason
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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
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
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