Über diesen Kurs
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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

You should have beginner level experience in Python. Familarity with regression is recommended.

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Englisch, Japanisch...

Was Sie lernen werden

  • Check

    Collect detailed information using R profiler

  • Check

    Configure statistical programming software

  • Check

    Make use of R loop functions and debugging tools

  • Check

    Understand critical programming language concepts

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data AnalysisDebuggingR ProgrammingRstudio

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Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Englisch, Japanisch...

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
25 Stunden zum Abschließen

Week 1: Background, Getting Started, and Nuts & Bolts

This week covers the basics to get you started up with R. The Background Materials lesson contains information about course mechanics and some videos on installing R. The Week 1 videos cover the history of R and S, go over the basic data types in R, and describe the functions for reading and writing data. I recommend that you watch the videos in the listed order, but watching the videos out of order isn't going to ruin the story. ...
28 Videos (Gesamt 129 min), 9 Lektüren, 8 Quiz
28 Videos
Installing R on Windows3m
Installing R Studio (Mac)1m
Writing Code / Setting Your Working Directory (Windows)7m
Writing Code / Setting Your Working Directory (Mac)7m
Introduction1m
Overview and History of R16m
Getting Help13m
R Console Input and Evaluation4m
Data Types - R Objects and Attributes4m
Data Types - Vectors and Lists6m
Data Types - Matrices3m
Data Types - Factors4m
Data Types - Missing Values2m
Data Types - Data Frames2m
Data Types - Names Attribute1m
Data Types - Summary43
Reading Tabular Data5m
Reading Large Tables7m
Textual Data Formats4m
Connections: Interfaces to the Outside World4m
Subsetting - Basics4m
Subsetting - Lists4m
Subsetting - Matrices2m
Subsetting - Partial Matching1m
Subsetting - Removing Missing Values3m
Vectorized Operations3m
Introduction to swirl1m
9 Lektüren
Welcome to R Programming10m
About the Instructor10m
Pre-Course Survey10m
Syllabus10m
Course Textbook10m
Course Supplement: The Art of Data Science10m
Data Science Podcast: Not So Standard Deviations10m
Getting Started and R Nuts and Bolts10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz40m
Woche
2
12 Stunden zum Abschließen

Week 2: Programming with R

Welcome to Week 2 of R Programming. This week, we take the gloves off, and the lectures cover key topics like control structures and functions. We also introduce the first programming assignment for the course, which is due at the end of the week....
13 Videos (Gesamt 91 min), 3 Lektüren, 5 Quiz
13 Videos
Control Structures - If-else1m
Control Structures - For loops4m
Control Structures - While loops3m
Control Structures - Repeat, Next, Break4m
Your First R Function10m
Functions (part 1)9m
Functions (part 2)7m
Scoping Rules - Symbol Binding10m
Scoping Rules - R Scoping Rules8m
Scoping Rules - Optimization Example (OPTIONAL)9m
Coding Standards8m
Dates and Times10m
3 Lektüren
Week 2: Programming with R10m
Practical R Exercises in swirl Part 210m
Programming Assignment 1 INSTRUCTIONS: Air Pollution10m
2 praktische Übungen
Week 2 Quiz20m
Programming Assignment 1: Quiz20m
Woche
3
10 Stunden zum Abschließen

Week 3: Loop Functions and Debugging

We have now entered the third week of R Programming, which also marks the halfway point. The lectures this week cover loop functions and the debugging tools in R. These aspects of R make R useful for both interactive work and writing longer code, and so they are commonly used in practice....
8 Videos (Gesamt 61 min), 2 Lektüren, 4 Quiz
8 Videos
Loop Functions - apply7m
Loop Functions - mapply4m
Loop Functions - tapply3m
Loop Functions - split9m
Debugging Tools - Diagnosing the Problem12m
Debugging Tools - Basic Tools6m
Debugging Tools - Using the Tools8m
2 Lektüren
Week 3: Loop Functions and Debugging10m
Practical R Exercises in swirl Part 310m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz10m
Woche
4
11 Stunden zum Abschließen

Week 4: Simulation & Profiling

This week covers how to simulate data in R, which serves as the basis for doing simulation studies. We also cover the profiler in R which lets you collect detailed information on how your R functions are running and to identify bottlenecks that can be addressed. The profiler is a key tool in helping you optimize your programs. Finally, we cover the str function, which I personally believe is the most useful function in R....
6 Videos (Gesamt 42 min), 4 Lektüren, 5 Quiz
6 Videos
Simulation - Generating Random Numbers7m
Simulation - Simulating a Linear Model4m
Simulation - Random Sampling2m
R Profiler (part 1)10m
R Profiler (part 2)10m
4 Lektüren
Week 4: Simulation & Profiling10m
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Programming Assignment 3 INSTRUCTIONS: Hospital Quality10m
Post-Course Survey10m
2 praktische Übungen
Week 4 Quiz20m
Programming Assignment 3: Quiz20m
4.6
2,882 BewertungenChevron Right

34%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

32%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

10%

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Top-Bewertungen

von WHFeb 3rd 2016

"R Programming" forces you to dive in deep.\n\nThese skills serve as a strong basis for the rest of the data science specialization.\n\nMaterial is in depth, but presented clearly. Highly recommended!

von EJJul 12th 2016

Excellent course! I already knew a lot about R - but this class helped me solidify what I already knew, taught me lots of new tricks, and now I have a certificate that says I know `something' about R!

Dozenten

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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Über 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....

Über die Spezialisierung Datenverarbeitung

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
Datenverarbeitung

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • 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.

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