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Lernpfad

Tidyverse Grundlagen in R

Importiere und bereinige Daten, verarbeite und visualisiere Daten und modelliere und kommuniziere mit Daten in R mit tidyverse.
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Beschreibung des Lernpfades

Tidyverse Grundlagen in R

Master the Tidyverse for Efficient Data Analysis in R

Entdecke tidyverse, eine leistungsstarke Sammlung von R-Paketen, die die Art und Weise revolutioniert, wie du Daten manipulierst, visualisierst und modellierst. In diesem umfassenden Lernpfad lernst du anhand praktischer Übungen und realer Datensätze, wie du das volle Potenzial von tidyverse ausschöpfen kannst. Entdecke, wie du deinen Datenanalyse-Workflow rationalisieren und mit weniger Code und mehr Klarheit aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen kannst.

Von der Datenauswertung zur Visualisierung und Modellierung

Du durchläufst die Data-Science-Pipeline wie du:
  • Importiere und bereinige Daten mit readr und tidyr, um eine einheitliche Struktur für die Analyse zu gewährleisten.
  • Transformiere und manipuliere Daten mit dplyr und nutze die Macht des Pipe-Operators (%>%)
  • Erstelle atemberaubende Visualisierungen mit ggplot2, um Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren
  • Modelliere Beziehungen in deinen Daten mit broom und purrr und erweitere das tidyverse auf statistische Analysen.

Wende deine Fähigkeiten auf reale Datenherausforderungen an

Während des gesamten Lernpfads arbeitest du mit verschiedenen Datensätzen aus unterschiedlichen Bereichen und sammelst so praktische Erfahrungen beim Lösen authentischer Datenprobleme. Von der Analyse der Beliebtheit von Programmiersprachen auf Stack Overflow bis hin zur Erkundung von Trends auf dem Arbeitsmarkt wirst du ein Portfolio von Projekten entwickeln, in denen du deine Tidyverse-Fähigkeiten unter Beweis stellst.

Entwickelt für Anfänger und erfahrene R-Benutzer gleichermaßen

Egal, ob du neu in R bist oder dein Datenanalyse-Toolkit erweitern möchtest, dieser Lernpfad ist perfekt für dich. Die Kurse sind so konzipiert, dass sie dich mit klaren Erklärungen und fortschrittlichen Übungen von den Grundlagen des Tidyversums zu fortgeschrittenen Techniken führen. Wenn du bereits Erfahrung mit Base R hast, wirst du zu schätzen wissen, wie tidyverse deine bestehenden Arbeitsabläufe vereinfacht und verbessert.

Warum das Tidyverse?

tidyverse hat sich dank seines intuitiven Designs und seiner paketübergreifend einheitlichen Syntax zum Standard-Framework für die Datenanalyse in R entwickelt. Wenn du das Tidyverse beherrschst, wirst du effizienteren, lesbaren und wartbaren Code schreiben. Du wirst auch Teil einer florierenden Gemeinschaft von Datenwissenschaftlern und -analysten, die tidyverse zu ihrem bevorzugten Werkzeug gemacht haben.

Werde ein selbstbewusster und kompetenter Datenanalyst

Wenn du diesen Lernpfad abschließt, hast du die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen, um komplexe Datenherausforderungen in R zu bewältigen. Du wirst in der Lage sein:
  • Effiziente Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten für die Analyse
  • Explorative Datenanalysen durchführen, um Muster und Trends aufzudecken
  • Informative Visualisierungen erstellen, um Erkenntnisse zu vermitteln
  • Statistische Modelle erstellen und interpretieren, um datengestützte Entscheidungen zu treffen
Beginne deine Reise zum Tidyverse-Experten und verbessere deine Datenanalysefähigkeiten in R.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

  • Course

    1

    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

    4

    Modeling with Data in the Tidyverse

    Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

  • Course

    6

    Categorical Data in the Tidyverse

    Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Tidyverse Grundlagen in R
5 Kurse
Track
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