This course covers the essential exploratory techniques for summarizing data. These techniques are typically applied before formal modeling commences and can help inform the development of more complex statistical models. Exploratory techniques are also important for eliminating or sharpening potential hypotheses about the world that can be addressed by the data. We will cover in detail the plotting systems in R as well as some of the basic principles of constructing data graphics. We will also cover some of the common multivariate statistical techniques used to visualize high-dimensional data.
von
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
49.093 kürzliche Aufrufe
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Coursera-Labore
Enthält praktische Lernprojekte.
Hier finden Sie weitere Informationen zu Coursera-Laboren Ca. 54 Stunden zum Abschließen
Englisch
Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?
Probieren Sie Coursera for Business ausWas Sie lernen werden
Understand analytic graphics and the base plotting system in R
Use advanced graphing systems such as the Lattice system
Make graphical displays of very high dimensional data
Apply cluster analysis techniques to locate patterns in data
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Cluster Analysis
- Ggplot2
- R Programming
- Exploratory Data Analysis
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Coursera-Labore
Enthält praktische Lernprojekte.
Hier finden Sie weitere Informationen zu Coursera-Laboren Ca. 54 Stunden zum Abschließen
Englisch
Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?
Probieren Sie Coursera for Business aus
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
19 Stunden zum Abschließen
Week 1
19 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 109 min), 6 Lektüren, 7 Quiz
17 Stunden zum Abschließen
Week 2
17 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 61 min), 1 Lektüre, 6 Quiz
13 Stunden zum Abschließen
Week 3
13 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 77 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Week 4
5 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 55 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
Bewertungen
- 5 stars74,15 %
- 4 stars21,25 %
- 3 stars3,40 %
- 2 stars0,74 %
- 1 star0,43 %
Top-Bewertungen von EXPLORATIVE DATENANALYSE
von SL21. Mai 2018
Week 3 - clustering concepts appear hard to comprehend initially. This week should first start with a practical example/use of clustering and then move on to technical
von CC28. Juli 2016
This is the second course I have taken from Roger Peng and both were outstanding. I have a strong math background, but not much of a background in stats, but this course was very approachable for me.
von RS13. Feb. 2017
Nice course, but too much focus on "R" as a tool.... Industries don't use R as much... The course must be made more generic and independent of R - understand it is not easy to do but ....
von CB10. Dez. 2016
The course is interesting and the content is relevant. I do think that there are some issues with project 2 though. I did provide feedback on that to the course administrators.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
