Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Wenn du Erfahrung mit SAS hast und R lernen möchtest, ist dieser Kurs genau richtig für dich. R ist KOSTENLOS (Kosten) und OFFEN (Lizenz) und gehört zu den am schnellsten wachsenden Programmiersprachen für Statistik und Data Science. Dieser Kurs ist eine sanfte Einführung in die R-Sprache; jedes Kapitel bietet eine detaillierte Zuordnung von R-Funktionen zu SAS-Prozeduren und hebt Gemeinsamkeiten und Unterschiede hervor. Du orientierst dich in der R-Umgebung und lernst, Daten aufzubereiten, zu visualisieren und zu modellieren sowie Ausgaben für die finale Präsentation anzupassen. Im gesamten Kurs folgst du einem konsistenten Workflow aus Datenqualitätsprüfung und -bereinigung, dem Erkunden von Zusammenhängen, dem Modellieren und dem Präsentieren der Ergebnisse. Am Ende nimmst du codierte Beispiele mit, die dir als Vorlage dienen, um sie sofort mit einem eigenen Datensatz zu verwenden.
Voraussetzungen
Für diesen Kurs gibt es keine Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Erste Schritte mit R
In diesem ersten Kapitel lernst du die R-Programmierumgebung kennen. Du erfährst, wie du Hilfe bekommst, einen Datensatz lädst und die Funktionalität durch zusätzliche Packages erweiterst. Du beginnst mit dem Abalone-Datensatz (im dplyr-Workflow), um beschreibende Statistiken zu berechnen und hilfreiche Visualisierungen zu erstellen (mit dem ggplot2-Package).
- Hilfe bekommen und Daten in R laden50 XP
- Hilfe bekommen50 XP
- Datensatz laden und Details abrufen100 XP
- Funktionalität mit Packages erweitern100 XP
- Inhalte des Datensatzes und deskriptive Statistiken50 XP
- Externen Datensatz laden100 XP
- Inhalt des Datensatzes100 XP
- Beschreibende Statistiken100 XP
- Grafische Visualisierungen50 XP
- Histogramme100 XP
- Boxplots und Violinplots100 XP
- Streudiagramme100 XP
2
Datenaufbereitung
Nachdem du dich in der R-Umgebung zurechtgefunden hast, vertieft dieses Kapitel dein Verständnis für die Vielseitigkeit von R im Umgang mit Datenobjekten. Du lernst, wie du Variablen im Abalone-Datensatz erstellst und veränderst. Mit deinen ggplot2-Visualisierungsskills deckst du Datenfehler im Abalone-Datensatz auf und erstellst anschließend einen finalen bereinigten Datensatz, der bereit für Analyse und Modellierung ist.
3
Datenexploration
Sobald dein Datensatz bereinigt ist, folgt die Exploration. In Kapitel 3 lernst du, wie du beschreibende Statistiken berechnest, Zusammenhänge (z. B. Korrelationen) zwischen Variablen erkundest und bivariate statistische Tests (z. B. t-Tests und Chi-Quadrat-Tests) durchführst. Außerdem erstellst du grafische Visualisierungen, die die bivariaten Zusammenhänge und Gruppenvergleiche veranschaulichen.
4
Modelle und Präsentation
In diesem letzten Kapitel lernst du, mit einem der vielseitigsten Datenobjekttypen in R zu arbeiten: der Liste. Diese Fähigkeiten ermöglichen dir, Ausgaben aus beschreibender Statistik, Zusammenhängen und Gruppenvergleichen zu speichern und zu verarbeiten. Außerdem lernst du, wie du ANOVA (Analysis of Variance) und lineare Regression in R durchführst. In den abschließenden Übungen setzt du alles ein, um die besten Modelle zu erstellen, die das Alter von Abalonen anhand von Geschlecht, Größe und Gewichten vorhersagen.
R
R für SAS-Anwender:innen
Kurs
abgeschlossen
