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    Erkunden Sie den R Programmier-Kurskatalog

    • I

      IBM

      Datenvisualisierung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Geografische Informationen und Technologie, Daten Präsentation, Plotly, Streudiagramme, Dashboard, Histogramm, Matplotlib, Wärmekarten, Box Plots, Seaborn

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      12.049 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Codio

      Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Rmarkdown, Plot (Graphics), Box Plots, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Histogram, Jupyter, Matplotlib, Data Presentation, Ggplot2, Statistical Visualization, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Data Visualization Software, Dashboard, Tidyverse (R Package), Data Analysis, Interactive Data Visualization, Data Import/Export, Data Visualization

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      22 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      IBM Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Generative KI, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenzugang, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Statistische Analyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Statistische Inferenz, Deep Learning, Anomalie-Erkennung, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3054 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • R

      Rice University

      Einführung in die Skripterstellung in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenmanipulation, Paket- und Software-Management, Daten-Integration, Datenspeicherung, Dateiverwaltung, Datenverarbeitung, Datenvisualisierungssoftware, Computer Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Datenanalyse, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Daten importieren/exportieren, Skripting, Programm-Entwicklung, Software-Installation, Plot (Grafiken), Daten-Mapping, Entwicklungsumgebung, Datenstrukturen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4269 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Michigan

      Webanwendungen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Relationale Datenbanken, Datenbanken, SQL, jQuery, Fehlersuche, Web-Entwicklungstools, JSON, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenbank-Design, Datenbank-Anwendung, Authentifizierungen, PHP (Skriptsprache), Web-Entwicklung, MySQL, Datenbank Entwicklung, Ajax, JavaScript und jQuery, HyperText Markup Language (HTML), Web-Anwendungen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      9224 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in das Softwareingenieurswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Cloud-Entwicklung, Back-End Web-Entwicklung, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Grundsätze der Programmierung, Scrum (Software-Entwicklung), Software-Ingenieur, Unified Modeling Language, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software-Architektur, Entwicklungsumgebung, Software-Entwicklungstools, Software Entwurf, Softwareentwicklung, Agile Methodik, Front-End Web-Entwicklung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3212 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Beschleunigte Grundlagen der Informatik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, C++ (Programmiersprache), Algorithmen, Fehlersuche, Objektorientierte Programmierung (OOP), Objektorientierter Entwurf, Programm-Entwicklung, Software-Ingenieur, Computer Programmierung, Datenbank-Systeme, Graphentheorie, Entwicklungsumgebung, Theoretische Informatik, Netzwerk-Routing, Technische Software, Datenbank-Theorie, Datenstrukturen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3476 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • S

      SAS

      SAS Programmer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Manipulation, SAS (Software), Data Access, Data Import/Export, Microsoft Excel, Data Analysis, Consolidation, Data Transformation, Requirements Analysis, Exploratory Data Analysis, Data Validation, Statistical Programming, Statistical Analysis, Data Processing, SQL, Data Presentation, Data Cleansing, Descriptive Statistics, Debugging

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3467 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of Virginia

      Agile Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Teambildung, Design Thinking, Usability-Tests, DevOps, Anwenderbericht, Agile Entwicklung von Software, Team Management, Agiles Projektmanagement, Produktverbesserung, Team-Führung, Kundenanalyse, Unternehmensanalytik, Kontinuierliche Lieferung, Produktmanagement, Sprint-Retrospektiven, Produktprüfung, Analytics, Agile Produktentwicklung, Agile Methodik, Leistungsmanagement im Team

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4749 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      Imperial College London

      Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Deskriptive Statistik, Statistische Hypothesentests, Datenkompetenz, Statistische Software, Analytische Fähigkeiten, Öffentliche Gesundheit, R-Programmierung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1504 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Lineare Regression und Modellierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse-Software, Statistische Analyse, Mathematische Modellierung, Statistische Inferenz, R-Programmierung, Korrelationsanalyse, Statistische Modellierung, Statistische Methoden

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1754 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Alberta

      Software Produktmanagement

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kanban-Prinzipien, Rahmen für das Risikomanagement, Geschäftliche Anforderungen, Agile Entwicklung von Software, Erhebung von Anforderungen, Scrum (Software-Entwicklung), Anwenderbericht, Produktanforderungen, Code-Überprüfung, Technische Überprüfung der Software, Sprint-Planung, Methoden der Softwareentwicklung, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Sprint-Retrospektiven, Projektplanung, Agile Methodik, Softwareentwicklung, Funktionale Anforderung, Anforderungsmanagement, Analyse der Anforderungen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      11.512 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…181920…286

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

    • Datenvisualisierung mit Python: IBM
    • Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown: Codio
    • IBM Maschinelles Lernen: IBM
    • Einführung in die Skripterstellung in Python: Rice University
    • Webanwendungen für jedermann: University of Michigan
    • Einführung in das Softwareingenieurswesen: IBM
    • Beschleunigte Grundlagen der Informatik: University of Illinois Urbana-Champaign
    • SAS Programmer: SAS
    • Agile Entwicklung: University of Virginia
    • Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen: Imperial College London

    Fähigkeiten, die Sie bei Data Analysis erlernen können

    Analytik (85)
    Big Data (64)
    Python-Programmierung (47)
    Unternehmensanalytik (40)
    R-Programmierung (37)
    Statistische Analyse (36)
    SQL (33)
    Datenmodell (29)
    Data-Mining (27)
    Explorative Datenanalyse (26)
    Datenmodellierung (21)
    Datenmanipulation (20)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema R-Programmierung

    R-Programmierung ist die Verwendung der Computersprache R für statistische Analysen und grafische Darstellungen. R wird häufig in Unternehmen und Forschungseinrichtungen eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu visualisieren und dann Berichte zu erstellen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können. Die R-Programmierung gewinnt angesichts der Ausweitung von Big Data für die Analyse immer mehr an Bedeutung. ‎

    Es ist wichtig, die R-Programmierung zu erlernen, wenn Sie in der Lage sein wollen, Computerprogramme zu erstellen, die Daten verarbeiten und sie in verwertbare Informationen umwandeln. Unternehmen verfügen oft über große Datenmengen, sind aber nicht in der Lage zu verstehen, was diese bedeuten. Mit Programmen, die mit R geschrieben wurden, können Sie Bayes'sche Statistiken und grafische Analysen u. a. für die Geschäftsanalytik, die öffentliche Gesundheitsversorgung und die medizinische Forschung erstellen. Das Erlernen von R ist ein Bestandteil des Erlernens der Datenverarbeitung, so dass ein weiterer Grund für das Erlernen der R-Programmierung darin besteht, einige der Grundlagen zu erlernen, bevor man sich tiefer in das Informatikstudium hineinwagt. ‎

    Typische Berufe, in denen die R-Programmierung zum Einsatz kommt, sind die Geschäftsanalytik, Finanzdienstleistungen und die medizinische Forschung. Es ist auch eine Fähigkeit, die in vielen Rollen der Datenverarbeitung verwendet wird. Die R-Programmierung holt Informationen aus großen Datenmengen heraus. Daher werden in allen Bereichen, in denen statistische Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen erforderlich sind, kompetente R-Programmierer benötigt, um die erforderlichen Analysen und Berichte zu erstellen. Eine gewisse Erfahrung mit der R-Programmierung ist nützlich für Personen, die Programmierteams leiten oder Berichte anfordern, die mit in R geschriebenen Programmen erstellt wurden. Da die Big Data-Analyse in immer mehr Bereichen an Bedeutung gewinnt, wird die R-Programmierung am Arbeitsplatz immer wertvoller. ‎

    Online-Kurse können Ihnen helfen, die R-Programmierung zu erlernen, indem sie die Grundlagen der Sprache vermitteln, die Zusammenhänge zwischen der Sprache und Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen aufzeigen und Projekte anbieten, mit denen Sie zeigen können, was Sie gelernt haben. Die Kurse werden auf allen Niveaus angeboten, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Viele von ihnen bereiten Sie auf eine weitere Tätigkeit in der Datenverarbeitung vor oder ermöglichen Ihnen, eine Spezialisierung oder ein Zertifikat zu erwerben. ‎

    Online-Kurse zur R-Programmierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue R-Programmierkenntnisse zu erlernen. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an R-Programmierkursen, die von Top-Universitäten und führenden Unternehmen der Branche angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    Wenn Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter in der R-Programmierung verbessern möchten, ist es wichtig, einen Kurs zu wählen, der ihren aktuellen Fähigkeiten und Lernzielen entspricht. Unser Skills Dashboard ist ein unschätzbares Instrument zur Ermittlung von Qualifikationslücken und zur Auswahl des am besten geeigneten Kurses für eine effektive Fortbildung. Um ein umfassendes Verständnis dafür zu erlangen, wie unser Kurs Ihren Mitarbeitern zugute kommen kann, sollten Sie sich die von uns angebotenen Unternehmenslösungen ansehen. Entdecken Sie hier mehr über unsere maßgeschneiderten Programme bei Coursera für Unternehmen. ‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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