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Ronald Guymon +1 weiterer Dozent

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University of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

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Nearly every aspect of business is affected by data analytics. For businesses to capitalize on data analytics, they need leaders who understand the business analytic workflow. This course addresses the human skills gap by providing a foundational set of data processing skills that can be applied to many business settings.
In this course you will use a data analytic language, R, to efficiently prepare business data for analytic tools such as algorithms and visualizations. Cleaning, transforming, aggregating, and reshaping data is a critical, but inconspicuous step in the business analytic workflow. 

As you learn how to use R to prepare data for analysis you will gain experience using RStudio, a powerful integrated development environment (IDE), that has many built-in features that simplify coding with R. 

As you learn about the business analytic workflow you will also consider the interplay between business principles and data analytics. Specifically, you will explore how delegation, control, and feasibility influence the way in which data is processed. You will also be introduced to examples of business problems that can be solved with data automation and analytics, and methods for communicating data analytic results that do not require copying and pasting from one platform to another.

Flexible Fristen

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Stufe „Anfänger“

At least 1 year of business experience. Critical thinking.

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

You will learn how to process data using R and RStudio. You will also explore the interaction between business principles and data analytics.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Business Analytics
R Programming
Rstudio

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,63/5 (50 Bewertungen)

Ronald Guymon

Senior Lecturer of Accountancy

Accountancy

49.700 Lernende

5 Kurse

Ashish Khandelwal

Adjunct Professor

Business Administration

18.494 Lernende

1 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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Dieser Kurs ist Teil eines von University of Illinois at Urbana-Champaign angebotenen Online-Studiengangs. Wenn Sie sich über die Hochschule für einen anrechnungsfähigen Kurs ohne Abschluss bewerben und ihn online abschließen, werden Ihnen die entsprechenden Credits für einen Abschluss bei Illinois angerechnet. Dazu müssen Sie sich lediglich über die Hochschule bewerben.

Master of Business Administration (iMBA)

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung92%(1,441 Bewertungen)

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Course Overview and Module 1 How Do I Get Started Using a Data Analytic Language to Solve Business Problem?

4 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 84 min), 6 Lektüren, 2 Quiz

14 Videos

Course Introduction4m

Meet Prof Ron Guymon2m

Learn on Your Terms30

Introduction to Business Analytics and R6m

Overview of Business Analytics3m

Examples of Business Analytics5m

FACT Framework7m

Introduction to R6m

Getting Started with R5m

Calculations with R12m

Making Your Code Readable4m

Functions and Using the Built-In Help8m

Reading and Writing Data12m

Module 1 Conclusion1m

6 Lektüren

Syllabus10m

About the Discussion Forums10m

Glossary10m

Learn More About Flexible Learning Paths10m

Module 1 Overview10m

Module 1 Readings1h

2 praktische Übungen

Orientation Quiz

Module 1 Quiz30m

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Module 2 How Do I Get to Know My Data and Share It with Others?

3 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 104 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

14 Videos

Module 2 Introduction2m

Is Data an Asset?5m

Properties of a Tidy Dataframe4m

Data Dictionaries4m

Getting to Know Your Data 1: Explore as in Excel4m

Getting to Know Your Data 2: Referring to Specific Rows and Columns7m

Summary Statistics12m

Getting to Know Your Data 3: Summary Statistics for Each Column, and Quick Plots6m

FACT Framework: Tell Others About The Results6m

R Notebooks11m

Markdown7m

Knitting Markdown Files14m

Dashboards Preview13m

Module 2 Conclusion3m

2 Lektüren

Module 2 Overview10m

Module 2 Readings10m

1 praktische Übung

Module 2 Quiz30m

Woche

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Module 3 How Can I Use Functions to Help with Data Preparation?

6 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 107 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Module 4 How Do I Preprocess Data?

3 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 95 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

16 Videos

Module 4 Introduction3m

Framing Questions for Actionable Insight7m

Dataframe Shape: Level of Aggregation3m

Dataframe: Control Versus Feasibility5m

Dataframe Shape: Wide Versus Long3m

Review of Notebooks and Introduction to dplyr3m

Subset Data Using dplyr's Select and Filter Functions7m

Useful Operators: %>% and %in%7m

Using dplyr's Mutate, Rename, Relocate, and Distinct Functions10m

Handling Missing Values6m

Data Aggregation and Summary4m

Pivoting Dataframes Between Wide and Long Shapes6m

Stacking and Sorting Data7m

Joining Data8m

Module 4 Conclusion3m

Gies Online Programs3m

4 Lektüren

Module 4 Overview10m

Module 4 Readings40m

Congratulations!10m

Get Your Course Certificate10m

1 praktische Übung

Module 4 Quiz30m

Bewertungen

4.6

41 Bewertungen

5 stars
73,68 %
4 stars
19,73 %
3 stars
3,28 %
2 stars
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2,63 %

Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO BUSINESS ANALYTICS WITH R

von PD13. Dez. 2020

This course is well designed for newbies like me and our teachers are super dedicated.

von MB27. Juli 2020

Its a good course to learn business analytics with R

von ET13. Sep. 2020

first part was easy to follow and last 2 week courses were too much focused on getting code drilled and not enough on what the code could be used for in real life.

von PP13. Aug. 2020

Excellent, very intuitive course, a good way to start your journey with R and analytic career.

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Häufig gestellte Fragen

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Introduction to Business Analytics with R

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