This specialization is intended for people without programming experience who seek an approachable introduction to data science that uses Python and R to describe and visualize data sets. This course will equip learners with foundational knowledge of data analysis suitable for any analyst roles. In these four courses, you will cover everything from data wrangling to data visualization.聽These topics聽will help prepare you to handle various types of data sets, giving you enough knowledge of data science to proficiently compare data sets, describe their relationship, and produce visualizations that highlight that relationship.
Spezialisierung 蹿眉谤 Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown
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Spezialisierung 蹿眉谤 Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown
Hands-on Introduction to Data Science. Analyze data and create data visualizations using industry-standard data science tools without installing anything!
Dozenten: Sharon Jason
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Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.7
(24听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Anf盲nger
Empfohlene Erfahrung
3 Monate bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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3 Monate bei 2 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden
Be familiar with data science libraries in Python and R.
Data transformation and normalization in Python and R.
Create graph and charts using Python and R.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Unterrichtet in Englisch
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universit盲ten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verst盲ndnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Codio.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Describe a numerical data set using statistical functions in R
Import and manipulate data sets using Tidyverse
Determine if populations are different using statistical tests
Use statistical tests to describe or explain the relationship between data sets
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: R Programming
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Was Sie lernen werden
Create charts to describe and compare the composition of data sets
Illustrate the distribution of data through visualizations
Create specialized visualizations such as heat maps, correlograms, and mosaic plots
Use R Markdown to create documents, reports, and presentations
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: R Programming
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Science
Kategorie: Graphing
Kategorie: Histogram
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Interactive Data Visualization
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Data Science
Kategorie: Computational Logic
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Statistics
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Scripting
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Descriptive Statistics
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von
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Lernender seit 2018
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Lernender seit 2020
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H盲ufig gestellte Fragen
The full specialization takes about 40 hours to complete.
Comfort using the computer and elementary mathematics -- however no coding or programming experience is necessary.
Yes. You should take Course 1 followed by Course 2 and then Course 3 followed by Course 4. Or, you should take Course 3 followed by Course 4 and then Course 1 followed by Course 2. The first two courses are Python focused while the last two courses are R focused. However, it doesn't matter whether you start with Python or R first.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterst眉tzung verf眉gbar,