R Programmierung und Datenanalyse mit RStudio
Erfahren Sie, wie Sie Daten mit RStudio und modernen Statistikpaketen importieren, bereinigen, analysieren und visualisieren.
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Über diesen Kurs
Daten sind eines der wertvollsten Vermögenswerte der modernen Welt, aber sie sind nur so leistungsfähig wie Ihre Fähigkeit, sie zu analysieren und zu interpretieren.R ist die Industriestandardsprache, die speziell für statistische Berechnungen, Data Science und hochwertige Datenvisualisierung entwickelt wurde.
Dieser textbasierte Kurs führt Sie vom absoluten Anfänger zum selbstbewussten Datenanalysten mit R und RStudio.Sie beginnen mit grundlegenden Programmierkonzepten, lernen, wie Sie sich in der R-Umgebung zurechtfinden, und entwickeln sich zum Importieren, Bereinigen und Analysieren von Datensätzen mit modernen, effizienten Workflows.
Was Sie lernen werden:
- Verstehen Sie die grundlegende R-Syntax, Datentypen, Variablen und Kernprogrammierungsstrukturen.
- Konfigurieren Sie Ihren RStudio-Arbeitsbereich und verwalten Sie Datenanalyseprojekte effizient.
- Importieren und bereinigen Sie Datensätze aus verschiedenen externen Formaten mit modernen Paketökosystemen.
- Führen Sie explorative Datenanalysen durch und berechnen Sie wichtige beschreibende Statistiken.
- Erstellen Sie professionelle, präsentationsfähige Datenvisualisierungen mit ggplot2.
- Wenden Sie moderne Codierungspraktiken an, einschließlich des nativen Pipe-Operators, um lesbaren und wartbaren Code zu schreiben.
Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und dem Einrichten der Umgebung, bevor Sie durch die Datenmanipulation, statistische Analyse und Visualisierung geführt werden.Durch klare Erklärungen und schriftliche Codebeispiele bauen Sie eine solide Grundlage in der modernen statistischen Programmierung auf.
Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Studenten, angehende Datenanalysten und alle, die eine starke Grundlage für statistische Berechnungen ohne vorherige Programmiererfahrung schaffen möchten.
Beginnen Sie Ihre Reise in die Data Science und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit statistischer Analysen noch heute.
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Häufige Fragen
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