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. These topics will help prepare you to handle various types of data sets, giving you enough knowledge of data science to proficiently compare data sets, describe their relationship, and produce visualizations that highlight that relationship.
Spezialisierung fĂĽr Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown
noch 5 Tage: Entdecken Sie neue Fähigkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.
Spezialisierung fĂĽr 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!
Dozenten: Sharon Jason
12.307 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
(24Â 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
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
(24Â 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
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.
Ăśberblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufĂĽgen
Unterrichtet in Englisch
PraxisĂĽbungen
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: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Correlation 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: Data Visualization Software
Kategorie: R Programming
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Histogram
Kategorie: Graphing
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Science
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: Computational Logic
Kategorie: Statistics
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Scripting
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Programming Principles
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
FĂĽgen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
von
Warum entscheiden sich Menschen fĂĽr Coursera fĂĽr 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.
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.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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.“
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
SchlieĂźen Sie sich mehr als 3.400Â Unternehmen in aller Welt an, die sich fĂĽr Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
The full specialization takes about 40 hours to complete.
Comfort using the computer and elementary mathematics -- however no coding or programming experience is necessary.
Yes. You should take Course 1 followed by Course 2 and then Course 3 followed by Course 4. Or, you should take Course 3 followed by Course 4 and then Course 1 followed by Course 2. The first two courses are Python focused while the last two courses are R focused. However, it doesn't matter whether you start with Python or R first.
Weitere Fragen
Finanzielle UnterstĂĽtzung verfĂĽgbar,