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Lernpfad

Datenanalyst in R

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Von der explorativen Datenanalyse mit dplyr bis hin zur Datenvisualisierung mit ggplot2 - erwerbe die karrierefördernden R-Kenntnisse, die du für deinen Erfolg als Datenanalyst/in brauchst!
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Mithilfe von branchenweit anerkannten Zertifikaten kannst du deine Fähigkeiten besonders gut belegen. Absolviere diesen Lernpfad, um dich auf die Zertifizierung vorzubereiten.

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Beschreibung des Lernpfades

Datenanalyst in R

Master R for Real-World Data Analysis

Werde Datenanalyst/in und bringe deine Karriere voran, indem du R beherrschst, die führende Programmiersprache für statistische Berechnungen und Datenanalysen. In diesem Lernpfad lernst du, wie du Daten importieren, bereinigen, manipulieren und visualisieren kannst, indem du die leistungsstarken Pakete und Bibliotheken von R nutzt, darunter dplyr, ggplot2 und tidyverse. Durch praktische Übungen mit realen Datensätzen entwickelst du die wesentlichen Fähigkeiten, die Arbeitgeber von Datenanalysten erwarten.

Erstelle dein Datenanalyse-Toolkit

Von den R-Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Datenanalysetechniken lernst du, wie man:
  • Bereinige, transformiere und manipuliere Daten mit den Paketen dplyr und tidyverse
  • Erstelle aussagekräftige Datenvisualisierungen mit ggplot2
  • Explorative Datenanalysen durchführen, um Muster und Trends aufzudecken
  • Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und kombinieren
  • Statistische Methoden für Hypothesentests und Stichproben anwenden

Lösen Sie echte Geschäftsprobleme mit R

Wende deine Fähigkeiten an, indem du an Projekten arbeitest, die die täglichen Herausforderungen von Datenanalysten widerspiegeln. Analysiere das Kundenverhalten, erkenne Markttrends und liefere den Stakeholdern datengestützte Erkenntnisse. Wenn du diesen Lernpfad abschließt, hast du ein Portfolio von Projekten, die zeigen, dass du in der Lage bist, reale Datenanalyseaufgaben mit R zu bewältigen.

Entwickelt für Anfänger und erfahrene Analysten gleichermaßen

Egal, ob du neu im Programmieren bist oder dich weiterbilden willst, dieser Lernpfad soll dir zum Erfolg verhelfen. Du brauchst keine Vorkenntnisse im Programmieren und lernst zunächst die Grundlagen der R-Programmierung, bevor du dich mit fortgeschrittenen Datenanalysetechniken beschäftigst. Erfahrene Analysten werden von dem Lernpfad profitieren, der sich auf branchenübliche Tools und Best Practices konzentriert.

Warum R für die Datenanalyse?

R hat sich aufgrund seiner leistungsstarken statistischen Funktionen, seines umfangreichen Paket-Ökosystems und der aktiven Unterstützung durch die Community zur bevorzugten Sprache für die Datenanalyse entwickelt. Sein Open-Source-Charakter und seine plattformübergreifende Kompatibilität machen es für jeden zugänglich, während seine Flexibilität es Analysten ermöglicht, komplexe Datenherausforderungen zu bewältigen. Da immer mehr Unternehmen R für ihre Datenanalyse einsetzen, können sich durch die Beherrschung von R spannende Karrierechancen eröffnen.

Starte deine Datenanalyse-Karriere

Wenn du diesen Lernpfad abgeschlossen hast, bist du in der Lage:
  • Bewirb dich auf Stellen als Datenanalyst in verschiedenen Branchen
  • Effektive Zusammenarbeit mit Data Science Teams
  • Datenbasierte Entscheidungen treffen, um Geschäftsprobleme zu lösen
  • Vermitteln Sie Erkenntnisse durch überzeugende Visualisierungen und Berichte
  • Weiter lernen und als Datenexperte wachsen

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

  • Course

    1

    Einführung in R

    Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen.

  • Course

    2

    Einführung in das Tidyverse

    Beginnen Sie mit der Erkundung und Visualisierung Ihrer Daten mit dem Tidyverse, einer Sammlung von R-Tools.

  • Project

    Bonus

    Analyze the Popularity of Programming Languages

    Analyze the popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.

  • Course

    5

    Joining Data with dplyr

    Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

  • Course

    10

    Sampling in R

    Master sampling to get more accurate statistics with less data.

Datenanalyst in R
9 Kurse
Track
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