Data Science in R: Praktisches Capstone-Projekt

Der Übergang vom Erlernen einzelner R-Befehle zur Ausführung eines vollständigen Datenprojekts kann eine große Hürde darstellen.Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er Sie von Anfang bis Ende durch ein realistisches Data Science-Szenario führt. Sie lernen die Kernbegriffe des Datenlebenszyklus kennen und gehen dann in die praktische Umsetzung ein. Schritt für Schritt werden Sie durch klare Code-Snippets und Erklärungen geführt. Sie erfahren, wie Sie Daten mit modernen R-Konventionen sammeln, aufräumen, analysieren und modellieren. Was Sie lernen werden: - Konfigurieren Sie einen strukturierten Data Science-Workflow mit modernen R-Bibliotheken - Reinigen und transformieren Sie Rohdaten mit tidyverse-Prinzipien für eine effiziente Analyse - Durchführung von explorativen Datenanalysen und grundlegenden Hypothesentests zur Suche nach Mustern - Erstellen und bewerten Sie Regressions- und Klassifizierungsmodelle, um Vorhersagen zu treffen - Strukturieren Sie Ihre Analyse in einem kohärenten, portfoliofähigen Datenprojekt Das Material entwickelt sich natürlich von der ersten Datenaufnahme bis zur endgültigen Modellierung. So wird sichergestellt, dass Sie den Zweck hinter jeder Codezeile verstehen. Sie üben die Anwendung dieser Konzepte durch schriftliche Übungen, die Ihr Lernen verstärken sollen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger, die bereits über ein grundlegendes Verständnis der R-Syntax verfügen und ihr Wissen in einem strukturierten, praktischen Projekt anwenden möchten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre R-Fähigkeiten in einem vollständigen Data Science-Workflow zu vereinen.