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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Statistische Analyse, Statistische Hypothesentests, R-Programmierung, Plotly, Merkblatt (Software), Algorithmen für maschinelles Lernen, Versionskontrolle, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Statistische Inferenz, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung, Datenmanipulation, Regressionsanalyse, Daten bereinigen, Shiny (R-Paket), Knitr, Plot (Grafiken), Rmarkdown

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      50.791 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      Universidad Nacional Autónoma de México

      Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, Statistical Programming, Ggplot2, Data Manipulation, Simulations, Statistical Software, Data Science, Data Visualization, Graphing, Programming Principles, Data Import/Export, Scripting, Data Structures, Software Installation, Package and Software Management

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      8499 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Die R-Programmierumgebung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Web Scraping, Fehlersuche, Datenstrukturen, R-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Big Data, Datenverarbeitung, Leistungsoptimierung, Datenmanipulation, Text Mining, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Grundsätze der Programmierung, Tidyverse (R-Paket)

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1165 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6428 Bewertungen

      Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of California San Diego

      Biologie trifft auf Programmierung: Bioinformatik für Einsteiger

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Biologie, Datenstrukturen, Molekularbiologie, Bioinformatik, Algorithmen, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      1587 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Matplotlib, Interaktive Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenvisualisierungssoftware, Web Scraping, Datenstrukturen, Daten Präsentation, Pandas (Python-Paket), Plotly, Prädiktive Modellierung, Daten importieren/exportieren, Datenvisualisierung, Dashboard, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Seaborn, Datenanalyse, Jupyter

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      58.535 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Foundations of R Programming and Basic Data Manipulation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Rmarkdown, Data Import/Export, R Programming, Data Manipulation, Data Visualization, Web Scraping, Ggplot2, Plotly, Programming Principles, Tidyverse (R Package), Data Visualization Software, Data Wrangling, Data Cleansing, Statistical Programming, Data Transformation, Data Structures, Scripting Languages, Scripting, Development Environment

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      R Programming and Tidyverse Capstone Project

      Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, Rmarkdown, Tidyverse (R Package), Ggplot2, Data Import/Export, Data Analysis, Data Visualization Software, Data Science, Data Manipulation, Data Storytelling, Statistical Analysis, Data Cleansing, Data Integration, Data Transformation

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Washington

      Programmiersprachen, Teil A

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Andere Programmiersprachen, Software-Installation, Software-Entwurfsmuster, Funktionales Design, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Ruby (Programmiersprache)

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      1899 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • P

      Packt

      R Programming for Statistics and Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, Statistical Hypothesis Testing, Ggplot2, Data Visualization, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Tidyverse (R Package), Statistical Modeling, Data Analysis, Regression Analysis, Data Structures, Data Wrangling, Statistical Analysis, Descriptive Statistics, Programming Principles, Data Transformation, Statistical Inference, Probability & Statistics

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • S

      Stanford University

      Einführung in die Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Statistische Hypothesentests, Statistik, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Explorative Datenanalyse, Erhebung von Daten, Regressionsanalyse, Statistische Inferenz, Quantitative Forschung, Datenanalyse, Stichproben (Statistik)

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4081 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Bayessche Statistik, R-Programmierung, Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Statistische Software, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik)

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5757 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1234…296

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Introducción a Data Science: Programación Estadística con R: Universidad Nacional Autónoma de México
    • Die R-Programmierumgebung: Johns Hopkins University
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Biologie trifft auf Programmierung: Bioinformatik für Einsteiger: University of California San Diego
    • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
    • Foundations of R Programming and Basic Data Manipulation: Packt
    • R Programming and Tidyverse Capstone Project: University of Colorado Boulder
    • Programmiersprachen, Teil A: University of Washington
    • R Programming for Statistics and Data Science: Packt

    Fähigkeiten, die Sie bei Data Analysis erlernen können

    Analytik (85)
    Big Data (64)
    Python-Programmierung (47)
    Unternehmensanalytik (40)
    R-Programmierung (37)
    Statistische Analyse (36)
    SQL (33)
    Datenmodell (29)
    Data-Mining (27)
    Explorative Datenanalyse (26)
    Datenmodellierung (21)
    Datenmanipulation (20)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema R-Programmierung

    R-Programmierung ist die Verwendung der Computersprache R für statistische Analysen und grafische Darstellungen. R wird häufig in Unternehmen und Forschungseinrichtungen eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu visualisieren und dann Berichte zu erstellen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können. Die R-Programmierung gewinnt angesichts der Ausweitung von Big Data für die Analyse immer mehr an Bedeutung. ‎

    Es ist wichtig, die R-Programmierung zu erlernen, wenn Sie in der Lage sein wollen, Computerprogramme zu erstellen, die Daten verarbeiten und sie in verwertbare Informationen umwandeln. Unternehmen verfügen oft über große Datenmengen, sind aber nicht in der Lage zu verstehen, was diese bedeuten. Mit Programmen, die mit R geschrieben wurden, können Sie Bayes'sche Statistiken und grafische Analysen u. a. für die Geschäftsanalytik, die öffentliche Gesundheitsversorgung und die medizinische Forschung erstellen. Das Erlernen von R ist ein Bestandteil des Erlernens der Datenverarbeitung, so dass ein weiterer Grund für das Erlernen der R-Programmierung darin besteht, einige der Grundlagen zu erlernen, bevor man sich tiefer in das Informatikstudium hineinwagt. ‎

    Typische Berufe, in denen die R-Programmierung zum Einsatz kommt, sind die Geschäftsanalytik, Finanzdienstleistungen und die medizinische Forschung. Es ist auch eine Fähigkeit, die in vielen Rollen der Datenverarbeitung verwendet wird. Die R-Programmierung holt Informationen aus großen Datenmengen heraus. Daher werden in allen Bereichen, in denen statistische Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen erforderlich sind, kompetente R-Programmierer benötigt, um die erforderlichen Analysen und Berichte zu erstellen. Eine gewisse Erfahrung mit der R-Programmierung ist nützlich für Personen, die Programmierteams leiten oder Berichte anfordern, die mit in R geschriebenen Programmen erstellt wurden. Da die Big Data-Analyse in immer mehr Bereichen an Bedeutung gewinnt, wird die R-Programmierung am Arbeitsplatz immer wertvoller. ‎

    Online-Kurse können Ihnen helfen, die R-Programmierung zu erlernen, indem sie die Grundlagen der Sprache vermitteln, die Zusammenhänge zwischen der Sprache und Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen aufzeigen und Projekte anbieten, mit denen Sie zeigen können, was Sie gelernt haben. Die Kurse werden auf allen Niveaus angeboten, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Viele von ihnen bereiten Sie auf eine weitere Tätigkeit in der Datenverarbeitung vor oder ermöglichen Ihnen, eine Spezialisierung oder ein Zertifikat zu erwerben. ‎

    Online-Kurse zur R-Programmierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue R-Programmierkenntnisse zu erlernen. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an R-Programmierkursen, die von Top-Universitäten und führenden Unternehmen der Branche angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    Wenn Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter in der R-Programmierung verbessern möchten, ist es wichtig, einen Kurs zu wählen, der ihren aktuellen Fähigkeiten und Lernzielen entspricht. Unser Skills Dashboard ist ein unschätzbares Instrument zur Ermittlung von Qualifikationslücken und zur Auswahl des am besten geeigneten Kurses für eine effektive Fortbildung. Um ein umfassendes Verständnis dafür zu erlangen, wie unser Kurs Ihren Mitarbeitern zugute kommen kann, sollten Sie sich die von uns angebotenen Unternehmenslösungen ansehen. Entdecken Sie hier mehr über unsere maßgeschneiderten Programme bei Coursera für Unternehmen. ‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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