Learn R Programming for Data Science. Master the fundamentals transforming and visualizing data with R

3.9

Sterne

12 Bewertungen

Jane Wall

von

Spezialisierung Expressway to Data Science: R Programming and TidyverseUniversity of Colorado Boulder

Was Sie lernen werden

Install R and configure RStudio
Use the tidyverse to import, tidy, and join data
Create clear and effective data visualizations using the ggplot2 library
Develop and communicate reproducible research using RMarkdown

Kompetenzen, die Sie erwerben

Über dieses Spezialisierung

2.700 kürzliche Aufrufe

R is one of the most popular languages used in the data science community and essential for any aspiring data scientist. This specialization will teach you how to do data science in R whether you are a beginning or a seasoned programmer. You will begin this three-course specialization by reviewing the fundamentals of programming in R and the importance of creating reproducible research. Then, you will be introduced to the tidyverse where you will learn how to use R to import and tidy data, use the ggplot2 library to craft clear and insightful visualizations, and combine data from multiple sources. By completing this specialization, you will be prepared to begin or advance your data science journey using R. It is a prerequisite for students pursuing CU Boulder’s Master of Science in Data Science. The specialization logo was created using images of stickers from the RStudio shop. Please visit https://swag.rstudio.com/s/shop.

Praktisches Lernprojekt

In Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse, you will complete coding exercies and quizzes to develop and refine your ability to write R code and reflect on your what you have learned. In the thrid course, R Programming and Tidyverse Capstone Project, a semi-guided capstone project using real-world data designed for you to add to your data science portfolio.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Etwa 3 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 4 Stunden/Woche

Englisch

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So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Introduction to R Programming and Tidyverse

4.1

Sterne

17 Bewertungen

This course is a gentle introduction to programming in R designed for 3 types of learners. It will be right for you, if:

• you want to do data analysis but don’t know programming • you know programming but aren’t familiar with R • you know some R programming but want to learn the tidyverse verbs You will learn to do data visualization and analysis in a reproducible manner and use functions that allow your code to be easily read and understood. You will use RMarkdown to create nice documents and reports that execute your code freshly every time it’s run and that capture your thoughts about the data along the way. This course has been designed for learners from non-STEM backgrounds to help prepare them for more advanced data science courses by providing an introduction to programming and to the R language. I am excited for you to join me on the journey! The course logo was created using images of stickers from the RStudio shop. Please visit https://swag.rstudio.com/s/shop.

Kurs2

Kurs 2

Data Analysis with Tidyverse

This course continues our gentle introduction to programming in R designed for 3 types of learners. It will be right for you, if:

• you want to do data analysis but don’t know programming • you know programming but aren’t too familiar with R • you know some R programming but want to learn more about the tidyverse verbs It is best taken following the first course in the specialization or if you already are familiar with ggplot, RMarkdown, and basic function writing in R. You will use learn to use readr to read in your data, dplyr to analyze your data, and stringr and forcats to manipulate strings and factors.

Kurs3

Kurs 3

R Programming and Tidyverse Capstone Project

In this third and final course of the "Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse" specialization you will reinforce and display your R and tidyverse skills by completing an analysis of COVID-19 data! Here is a chance to apply your skills to a real-world dataset that has effected all of us.

Throughout the capstone, you will import COVID-19 data; clean, tidy, and join datasets; and develop visualizations. You will also provide some analysis and interpretation to your results, preparing you for your journey into data science. By the end of the course, you will have developed a report that you can add to or use to begin a data science portfolio. The course logo was created using images of stickers from the RStudio shop. Please visit https://swag.rstudio.com/s/shop.

Dozent

Jane Wall

Faculty Director of Data Science Programs

Data Science Programs

11.753 Lernende

7 Kurse

von

University of Colorado Boulder

Häufig gestellte Fragen

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.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
It will take about 5 weeks to complete this Specialization.
What background knowledge is necessary?
No background knowledge is necessary to complete this Specialization.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is recommended to complete the courses in this Specialization sequentially.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse cannot be taken for academic credit; however, it is designed to prepare learners for coursework in CU Boulder's Master of Science in Data Science (MS-DS) program.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
By completing this Specialization, you will have a foundation in R programming for data science. You will be able to import, prepare, analyze, and visualize data using the R tidyverse library.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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