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Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Business AnalyticsR ProgrammingRstudio
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University of Illinois at Urbana-Champaign

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Accountancy (iMSA) von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Course Overview and Module 1 Introduction to Business Analytics and R

4 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 112 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
18 Videos
Meet Prof Ron Guymon2m
Meet Prof Ashish Khandelwal50
Introduction to Business Analytics and R6m
Lesson 1-1.1: Overview of Business Analytics3m
Lesson 1-1.2: Examples of Business Analytics5m
Lesson 1-1.3: FACT Framework7m
Lesson 1-2.1: Introduction to R6m
Lesson 1-2.2: Getting Started with R5m
Lesson 1-2.3: Calculations with R12m
Lesson 1-2.4: Making Your Code Readable4m
Lesson 1-3.1: Functions and Using the Built-In Help8m
Lesson 1-3.2: Reading and Writing Data12m
Lesson 1-3.3: Getting to Know Your Data 14m
Lesson 1-3.4: Getting to Know Your Data 27m
Lesson 1-3.5: Getting to Know Your Data 35m
Lesson 1-3.6: Introduction to Other Data Types12m
Module 1 Conclusion1m
5 Lektüren
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Glossary10m
Module 1 Overview10m
Module 1 Readings1h
2 praktische Übungen
Orientation Quiz
Module 1 Quiz30m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Module 2 Assembling Data

3 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 111 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
14 Videos
Lesson 2-1.1: Framing a Question6m
Lesson 2-1.2: Assembling Data7m
Lesson 2-1.3: Calculate the Results9m
Lesson 2-2.1: Data Types6m
Lesson 2-2.2: Packages9m
Lesson 2-2.3: Creating Date Types8m
Lesson 2-2.4: Calculations with Dates9m
Lesson 2-2.5: Factors9m
Lesson 2-2.6: Logical Type and Relational Operators11m
Lesson 2-3.1: Conditional Statements7m
Lesson 2-3.2: Stacking Data7m
Lesson 2-3.3: Loops8m
Module 2 Conclusion1m
2 Lektüren
Module 2 Overview10m
Module 2 Readings10m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz30m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Module 3 Data Quality and Data Transformation

4 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 65 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
13 Videos
Lesson 3-1: Data Quality4m
Lesson 3-2.1: Data Structure based on the Business Problem Part 15m
Lesson 3-2.2: Data Structure based on the Business Problem Part 25m
Lesson 3-2.3: Subset Data using Filter and Select functions5m
Lesson 3-2.4: Useful Operators for Data Manipulation5m
Lesson 3-2.5: Creating New Variables using Mutate function3m
Lesson 3-2.6: Data Aggregation using Summarize and Group_By functions5m
Lesson 3-2.7: Handling Missing Values6m
Lesson 3-2.8: Data Join8m
Lesson 3-2.9: Long vs Wide Format for Data5m
Lesson 3-2.10: Manipulating Strings7m
Module 3 Conclusion55
2 Lektüren
Module 3 Overview10m
Module 3 Readings2h
1 praktische Übung
Module 3 Quiz30m
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Module 4 Exploratory Data Visualization using R

4 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 53 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
14 Videos
Lesson 4-1: What to Explore in the Data?2m
Lesson 4-2: Univariate and Bivariate Exploration2m
Lesson 4-3.1: Introduction to the ggplot2 Package3m
Lesson 4-3.2: Introduction to ggplot Syntax4m
Leson 4-4.1: Univariate Exploration of a Numeric Variable5m
Lesson 4-4.2: Univariate Exploration of a Categorical Variable4m
Lesson 4-5.1: Visualizing Relationship between two Numeric Variables4m
Lesson 4-5.2: Visualizing Relationship between a Numeric and a Categorical Variable5m
Lesson 4-5.3: Visualizing Relationship between two Categorical Variables5m
Lesson 4-6: Multidimensional Charts6m
Lesson 4-7: Introduction to ggplot Builder7m
Module 4 Conclusion40
Course Conclusion1m
2 Lektüren
Module 4 Overview10m
Module 4 Readings40m
1 praktische Übung
Module 4 Graded Quiz30m

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