Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Visualization & Dashboarding with R

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192 Bewertungen

Collin Paschall

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von

Spezialisierung Data Visualization & Dashboarding with RJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

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Data visualization is a critical skill for anyone that routinely using quantitative data in his or her work - which is to say that data visualization is a tool that almost every worker needs today. One of the critical tools for data visualization today is the R statistical programming language. Especially in conjunction with the tidyverse software packages, R has become an extremely powerful and flexible platform for making figures, tables, and reproducible reports. However, R can be intimidating for first time users, and there are so many resources online that it can be difficult to sort through without guidance.
To fill that need, this course is intended for learners who have little or no experience with R but who are looking for an introduction to this tool. By the end of this course, students will be able to import data into R, manipulate that data using tools from the popular tidyverse package, and make simple reports using R Markdown. The course is designed for students with good basic computing skills, but limited if any experience with programming.

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Spezialisierung Data Visualization & Dashboarding with R

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Dozent

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4,68/5 (83 Bewertungen)

Collin Paschall

Senior Lecturer

Johns Hopkins University Center for Advanced Governmental Studies

15.561 Lernende

5 Kurse

von

Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Getting Started with Data Management and Visualization with R

In this module, we will get set up with R to process data for visualizations. You should begin by watching the introductory videos in each lesson. Then, carefully review the readings and reference materials provided. Once you have done that, I recommend watching the videos again to check your understanding. You will take a few quizzes as you progress through the material to make sure you are keeping up.

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 40 min), 7 Lektüren, 5 Quiz

8 Videos

Introduction to the Course2m

Introduction to R and Software Installation5m

Basic R, Part 13m

Basic R Part 25m

Functions in R3m

Dataframes7m

Basics of Importing Data into R5m

Base R Visualizations5m

7 Lektüren

How to Watch the Videos2m

The RStudio Cheat Sheet20m

Base R Cheat Sheet20m

R for Data Science, Chapter 420m

A Note on File Paths10m

CCES Data5m

Cookbook for R: Basic Plots30m

4 praktische Übungen

Install R and Setup Quiz10m

Base R and Functions Quiz10m

Dataframes and Importing Data in R10m

Base R Visualization Quiz5m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Using the Tidyverse packages

In this module, we will use functions from the tidyverse to manipulate data. You should begin by watching the introductory videos in each lesson. Then, carefully review the readings and reference materials provided. Once you have done that, I recommend watching the videos again to check your understanding. You will take a few quizzes as you progress through the material to make sure you are keeping up.

4 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 27 min), 7 Lektüren, 3 Quiz

5 Videos

Introduction to the tidyverse5m

Data import and structure in the tidyverse4m

Filtering, selecting, recoding, renaming, and piping5m

Recoding, Renaming, and Calculating Columns6m

Grouping and summarizing data4m

7 Lektüren

R for Data Science, Introduction and Part II: Wrangle40m

Data Import Cheat Sheet10m

tibble, readr, and tidyr Documentation30m

R for Data Science, Chapter 530m

Data Wrangling Cheat Sheet10m

Getting Started with dplyr20m

Learning to Read R Documentation20m

2 praktische Übungen

Tidyverse Introduction Quiz15m

Manipulating Variables and Creating Summaries Quiz15m

Woche

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Using R Markdown to Make Reports

In this module, we learn to make reproducible reports using R Markdown. You should begin by watching the introductory videos in each lesson. Then, carefully review the readings and reference materials provided. Once you have done that, I recommend watching the videos again to check your understanding. You will take a few quizzes as you progress through the material to make sure you are keeping up. Then, at the end of the module, you will submit an assignment for peer review that covers all of the material in this course.

4 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 15 min), 8 Lektüren, 4 Quiz

3 Videos

Creating reports with R Markdown6m

R Markdown syntax and tables5m

qplots and closing thoughts3m

8 Lektüren

Note on Installing LaTex10m

Note on Previewing Figures in R Markdown10m

R for Data Science, Chapter 2710m

R Markdown Cheat Sheet10m

R Markdown Reference Guide10m

R Markdown: The Definitive Guide10m

qplot() Documentation20m

A Note About Peer Review Assignments10m

3 praktische Übungen

R Markdown Intro Quiz10m

R Markdown Syntax Quiz5m

Incorporating Tables and Figures Quiz5m

Bewertungen

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Top-Bewertungen von GETTING STARTED WITH DATA VISUALIZATION IN R

von KD5. Okt. 2022

Absolutely the best R course in Coursera! The best lecturer who carefully designed and prepared the materials. The course content is super useful for my future career.

von CH31. Mai 2021

This course was very well-organized and informative. It was a very good introduction to the material.

von GS7. März 2022

Unlike some MOOCs, the instructor responds to questions. This is huge and very helpful.

von OE29. Dez. 2020

Great for learning data wrangling and visualization

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Häufig gestellte Fragen

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