Before you can work with data you have to get some. This course will cover the basic ways that data can be obtained. The course will cover obtaining data from the web, from APIs, from databases and from colleagues in various formats. It will also cover the basics of data cleaning and how to make data “tidy”. Tidy data dramatically speed downstream data analysis tasks. The course will also cover the components of a complete data set including raw data, processing instructions, codebooks, and processed data. The course will cover the basics needed for collecting, cleaning, and sharing data.
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
345,498 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
39%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
36%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Koreanisch, Russisch, Englisch
Was Sie lernen werden
Understand common data storage systems
Apply data cleaning basics to make data "tidy"
Use R for text and date manipulation
Obtain usable data from the web, APIs, and databases
Kompetenzen, die Sie erwerben
Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingData Cleansing
Karriereergebnisse der Lernenden
39%
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Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Koreanisch, Russisch, Englisch
von
Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Week 1
In this first week of the course, we look at finding data and reading different file types.
2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 67 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
Raw and Processed Data7m
Components of Tidy Data9m
Downloading Files7m
Reading Local Files4m
Reading Excel Files3m
Reading XML12m
Reading JSON5m
The data.table Package11m
4 Lektüren
Welcome to Week 110m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz10m
1 Stunde zum Abschließen
Week 2
Welcome to Week 2 of Getting and Cleaning Data! The primary goal is to introduce you to the most common data storage systems and the appropriate tools to extract data from web or from databases like MySQL.
1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 41 min)
5 Videos
Reading from HDF56m
Reading from The Web6m
Reading From APIs7m
Reading From Other Sources4m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz10m
10 Stunden zum Abschließen
Week 3
Welcome to Week 3 of Getting and Cleaning Data! This week the lectures will focus on organizing, merging and managing the data you have collected using the lectures from Weeks 1 and 2.
10 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 60 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
7 Videos
Summarizing Data11m
Creating New Variables10m
Reshaping Data9m
Managing Data Frames with dplyr - Introduction3m
Managing Data Frames with dplyr - Basic Tools12m
Merging Data6m
1 Lektüre
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz10m
6 Stunden zum Abschließen
Week 4
Welcome to Week 4 of Getting and Cleaning Data! This week we finish up with lectures on text and date manipulation in R. In this final week we will also focus on peer grading of Course Projects.
6 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 34 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
5 Videos
Regular Expressions I5m
Regular Expressions II8m
Working with Dates6m
Data Resources3m
2 Lektüren
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1 praktische Übung
Week 4 Quiz10m
Bewertungen
Top-Bewertungen von GETTING AND CLEANING DATA
von HS2. Mai 2020
This course provides an introduction of some important concepts and tools on a very important aspect of data science: cleaning and organizing data before any analysis. A must for any data scientist.
von DH1. Feb. 2016
Easy, mostly instructive Course. The Assignments and quizzes are quite good, and illustrates the lessons very well. See the videos for general presentation, but use the energy on the excersizes.
von AT19. Nov. 2017
Very interesting and enjoyed doing the Assignment. but the assignment instructions are not clear.A lot of time was wasted trying to figure out what data is what are what are we interested in.
von NA7. Juni 2020
A very useful course. The audio quality of some lectures (especially those by the main instructor) was not good. This course completes the sister course of R programming and they work together.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..