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    Erkunden Sie den R Programmier-Kurskatalog

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      L

      Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

      Computer, Wellen, Simulationen: Eine praktische Einführung in numerische Methoden mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Technische Analyse, NumPy, Finite Elemente Methoden, Differentialgleichungen, Simulationen, Verteiltes Rechnen, Numerische Analyse, Angewandte Mathematik, Mathematische Modellierung, Mechanik, Jupyter, Vibrationen, Lineare Algebra

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      386 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Electrones en Acción: Electrónica y Arduinos para tus propios Inventos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Basic Electrical Systems, Electronics, Electronic Systems, Electronic Hardware, Electronic Components, Control Systems, Hardware Design, Embedded Systems, Programming Principles, Computer Programming

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2534 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Alberta

      Entwurfsmuster

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Grundsätze der Programmierung, Software-Entwurfsmuster, Objektorientierter Entwurf, Android Entwicklung, Unified Modeling Language, Modell Ansicht Controller, Technische Überprüfung der Software, Software-Architektur, Code-Überprüfung, Instandhaltbarkeit, Java, Software Entwurf

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1351 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      MathWorks

      MathWorks Computer Vision Engineer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Anomaly Detection, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Matlab, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Motion Graphics, Data Visualization, Automation, Data Mapping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Spatial Data Analysis, Predictive Modeling, Visualization (Computer Graphics), Data Synthesis

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • E

      EIT Digital

      Entwicklung von sicheren eingebetteten Systemen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kryptographie, Kryptographie-Standards für öffentliche Schlüssel (PKCS), Eingebettete Systeme, Verschlüsselung, Computer Programmierung, Systementwurf und Implementierung, Betriebssysteme, Eingebettete Software, Netzwerkprotokolle, Netzwerk Architektur, C (Programmiersprache), Netzwerksicherheit, Internet der Dinge, Software-Ingenieur, Webdienste, Echtzeit-Betriebssysteme, Cybersicherheit, Systemanforderungen, Analyse der Sicherheitsanforderungen, Computer-Vernetzung

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1152 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Pennsylvania

      Datenanalyse mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Skriptsprachen, NumPy, Grundsätze der Programmierung, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Streudiagramme, Histogramm, Jupyter, Pivot-Tabellen und Diagramme, Matplotlib, Datenüberprüfung, Datenvisualisierungssoftware, Datenstrukturen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      Mathematische Biostatistik Boot Camp 1

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Biostatistik, Statistische Methoden

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Pennsylvania

      商务基础 (中文版)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Financial Statements, Financial Statement Analysis, Operations Management, Return On Investment, Process Analysis, Financial Accounting, Business Operations, Operational Efficiency, Financial Reporting, Income Statement, Capital Budgeting, Business Process, Marketing, Finance, Financial Modeling, Strategic Marketing, Marketing Strategies, Brand Management, Business Strategy, Marketing Planning

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      339 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Michigan

      Inferentielle statistische Analyse mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, NumPy, Bayessche Statistik, Datenanalyse, Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Hypothesentests, Jupyter, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Matplotlib, Statistische Methoden

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • V

      Vanderbilt University

      Android App Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), JUnit, Android Studio, Java Programmierung, Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte, Software-Tests, User-Interface-(UI)-Design, Software-Entwurfsmuster, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Prüfbarkeit, Versionskontrolle, Software-Ingenieur, Entwicklungstests, Android Entwicklung, Testautomatisierung, Einheitstest, Instandhaltbarkeit, Integrationstests, Software Entwurf, Git (Versionskontrolle-System)

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3680 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      E

      Eindhoven University of Technology

      Verbessern Sie Ihre statistischen Schlussfolgerungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wissenschaftliche Methoden, Bayessche Statistik, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Hypothesentests, Erhebung von Daten, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Gemeinsame Nutzung von Daten, R-Programmierung, Quantitative Forschung, Forschung, Statistische Methoden

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Amsterdam

      Inferentielle Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Statistische Software, Quantitative Forschung, Statistische Methoden

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    1…484950…286

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

    • Computer, Wellen, Simulationen: Eine praktische Einführung in numerische Methoden mit Python: Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
    • Electrones en Acción: Electrónica y Arduinos para tus propios Inventos: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Entwurfsmuster: University of Alberta
    • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
    • Entwicklung von sicheren eingebetteten Systemen: EIT Digital
    • Datenanalyse mit Python: University of Pennsylvania
    • Mathematische Biostatistik Boot Camp 1: Johns Hopkins University
    • 商务基础 (中文版): University of Pennsylvania
    • Inferentielle statistische Analyse mit Python: University of Michigan
    • Android App Entwicklung: Vanderbilt University

    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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