Welcher Hintergrund ist erforderlich?

Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Sie brauchen lediglich Mathematikkenntnisse auf Abiturniveau sowie Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.

Welche Tools und Plattformen werden im Kurs behandelt?

Sie lernen den Umgang mit Analysetools und -plattformen, wie Tabellenkalkulationen (Google Tabellen oder Microsoft Excel), SQL, Präsentationstools (PowerPoint oder Google Präsentationen), Tableau, RStudio und Kaggle.

Welche Plattform zur Tabellenkalkulation wird eingesetzt?

Die Lernenden können selbst auswählen, welche Plattform sie während des gesamten Programms verwenden möchten: Google Tabellen oder Microsoft Excel. Es liegt ganz im Ermessen der Lernenden. Alle Aktivitäten im gesamten Lehrplan können auf beiden Plattformen durchgeführt werden.

Muss ich die Kursreihenfolge einhalten?

Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.

What will I get if I subscribe to this Certificate?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

R-Programmierung zur Datenanalyse

This course is part of Google Data Analytics (DE) Professional Certificate

Instructor: Google Career Certificates

Included with

Learn more

5 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Beginner level

Recommended experience

4 weeks to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

Learn at your own pace

5 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Beginner level

Recommended experience

4 weeks to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

Learn at your own pace

What you'll learn

Die Programmiersprache R und ihre Programmierumgebung beschreiben
Die grundlegenden Konzepte, die mit der Programmierung in R verbunden sind, einschließlich Funktionen, Variablen, Datentypen, Pipes und Vektoren
Die Möglichkeiten zum Generieren von Visualisierungen in R beschreiben
Ein Verständnis der grundlegenden Formatierung mit R Markdown zum Schaffen einer Struktur und Hervorheben von Inhalten demonstrieren

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

41 assignments

Taught in German

Build your Data Analysis expertise

This course is part of the Google Data Analytics (DE) Professional Certificate

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate from Google

There are 5 modules in this course

Dies ist der siebte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs lernen Sie die Programmiersprache R kennen. Sie erfahren, wie Sie RStudio verwenden, und lernen die Umgebung kennen, in der Sie mit R arbeiten können. In diesem Kurs werden auch die speziellen Softwareanwendungen und Tools von R behandelt, wie z. B. R-Pakete. Sie erfahren, wie Sie mit R Daten auf neue und leistungsfähigere Weisen bereinigen, organisieren, analysieren, visualisieren und Berichte über sie erstellen können. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.

Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende bestens gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Im Verlauf dieses Kurses werden Sie: - die Vorteile der Verwendung der Programmiersprache R untersuchen - erfahren, wie Sie RStudio verwenden, um R auf Ihre Analysen anzuwenden - die grundlegenden Konzepte untersuchen, die mit der Programmierung in R verbunden sind - den Inhalt und die Komponenten von R-Paketen kennenlernen, einschließlich des Tidyverse-Pakets - ein Verständnis von Dataframes und deren Verwendung in R erlangen - die Möglichkeiten zum Generieren von Visualisierungen in R entdecken - R Markdown zum Dokumentieren der R-Programmierung kennenlernen

R ist eine Programmiersprache, die Sie beim Datenanalyseprozess unterstützen kann. In diesem Teil des Kurses lernen Sie R und RStudio kennen, die Umgebung, in der Sie mit R arbeiten werden. Sie lernen die Vorteile von R und RStudio sowie die Komponenten von RStudio kennen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

What's included

6 videos8 readings8 assignments2 discussion prompts1 plugin

6 videosTotal 36 minutes

Einführung in die spannende Welt der Programmierung6 minutes
Freude im Umgang mit R6 minutes
Carrie: Erste Schritte mit R4 minutes
Programmiersprachen5 minutes
Einführung in R 6 minutes
Einführung in RStudio 8 minutes

8 readingsTotal 85 minutes

Lehrplan10 minutes
Die Debatte R vs. Python10 minutes
Lernprotokoll: Erkunden von R20 minutes
Möglichkeiten, Programmieren zu lernen10 minutes
Von Tabellenkalkulationen zu SQL und R 10 minutes
Anwendungsbereich von RStudio10 minutes
Mit anderen Fachkräften für Analyse in der R-Community verbinden10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen5 minutes

8 assignmentsTotal 312 minutes

Wochen-Challenge 140 minutes
Selbstreflexion: Stellen Sie eine Frage20 minutes
Optionale praktische Übung: R herunterladen und installieren60 minutes
Optionale praktische Übung: R-Konsole60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Programmiersprachen6 minutes
Praktische Übung: Cloud-Zugriff auf RStudio60 minutes
Optionale praktische Übung: Erste Schritte mit RStudio Desktop60 minutes
Testen Sie Ihr Programmierwissen mit RStudio6 minutes

2 discussion promptsTotal 20 minutes

Meet and Greet10 minutes
R&R...Studio! 10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Wiederholung: Ihre Roadmap für das Data Analytics Certificate15 minutes

Wenn Sie R verwenden, können Sie Ihre Analyse effizient und effektiv abschließen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie die grundlegenden Konzepte von R kennen. Sie erfahren mehr über Funktionen und Variablen für Berechnungen und andere Programmierungen. Außerdem machen Sie sich mit R-Paketen vertraut, bei denen es sich um Sammlungen von R-Funktionen, Programmiercode und Beispieldaten handelt, die Sie in RStudio verwenden werden.

What's included

8 videos8 readings7 assignments1 discussion prompt1 plugin

8 videosTotal 48 minutes

Mit RStudio programmieren3 minutes
Grundlagen der Programmierung9 minutes
Operatoren und Berechnungen6 minutes
Ein nie endendes Geschenk4 minutes
Willkommen bei tidyverse6 minutes
Mehr über tidyverse 6 minutes
Mit Pipes arbeiten10 minutes
Connor: Programmiertipps5 minutes

8 readingsTotal 75 minutes

Vektoren und Listen in R10 minutes
Datum und Uhrzeit in R10 minutes
Sonstige gängige Datenstrukturen10 minutes
Logische Operatoren und bedingte Anweisungen10 minutes
Leitfaden: Ihren Code lesbar halten 10 minutes
Verfügbare R-Pakete10 minutes
R-Ressourcen für mehr Hilfe10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen5 minutes

7 assignmentsTotal 191 minutes

Wochen-Challenge 245 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Programmierkonzepte8 minutes
Praktische Übung: R-Sandbox60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Programmieren in R6 minutes
Praktische Übung: tidyverse installieren und laden60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über R-Pakete 6 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über tidyverse6 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

Abfragen und Programmierung 10 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

Die grundlegenden Konzepte von R30 minutes

Die Programmiersprache R wurde für die Arbeit mit Daten in allen Phasen des Datenanalyseprozesses entwickelt. In diesem Teil des Kurses untersuchen Sie, wie R Ihnen helfen kann, Ihre Daten mithilfe von Funktionen und anderen Prozessen zu strukturieren, zu organisieren und zu bereinigen. Wir beschäftigen uns mit Dataframes und wie Sie mit diesen in R arbeiten können. Außerdem greifen wir das Problem der Datenverzerrung wieder auf und erfahren, wie R dabei helfen kann.

What's included

8 videos8 readings8 assignments2 discussion prompts1 plugin

8 videosTotal 41 minutes

Daten in R1 minute
R-Dataframes 5 minutes
Mit Dataframes arbeiten5 minutes
Datenbereinigung mit grundlegenden Funktionen 8 minutes
Daten organisieren7 minutes
Daten transformieren5 minutes
Gleiche Daten, anderes Ergebnis5 minutes
Die Funktion bias6 minutes

8 readingsTotal 75 minutes

Weitere Informationen zu Tibbles10 minutes
Grundlagen des Datenimports10 minutes
Dateinamenskonventionen10 minutes
Weitere Informationen zu R-Operatoren10 minutes
Optional: Dataframes manuell erstellen 10 minutes
Von Wide Data zu Long Data mit tidyr10 minutes
Mit verzerrten Daten arbeiten10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen5 minutes

8 assignmentsTotal 320 minutes

Wochen-Challenge 360 minutes
Praktische Übung: Einen eigenen Dataframe erstellen 60 minutes
Praktische Übung: Daten importieren und mit ihnen arbeiten60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über R-Dataframes8 minutes
Praktische Übung: Daten bereinigen in R 60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über die Bereinigung von Daten 6 minutes
Praktische Übung: Daten ändern60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über R-Funktionen6 minutes

2 discussion promptsTotal 20 minutes

Daten in R versus SQL10 minutes
Datenbereinigung auf verschiedenen Plattformen vergleichen10 minutes

1 pluginTotal 3 minutes

Syntax zum Bereinigen, Organisieren und Transformieren von Daten3 minutes

R eignet sich gut zum Erstellen detaillierter Visualisierungen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie, wie Sie mit R Visualisierungen generieren und Fehler beheben. Außerdem lernen Sie Funktionen von R und RStudio für die Ästhetik Ihrer Visualisierungen kennen und Möglichkeiten, diese mit Anmerkungen zu versehen und zu speichern.

What's included

9 videos7 readings9 assignments1 discussion prompt1 plugin

9 videosTotal 56 minutes

Visualisierungen in R2 minutes
Visualisierungsgrundlagen in R und Tidyverse6 minutes
Erste Schritte mit ggplot() 10 minutes
Joseph: Berufliche Laufbahn zu People Analytics4 minutes
Visualisierungen in R verbessern8 minutes
Weitere Einsatzmöglichkeiten von ggplot8 minutes
Ästhetik und Facetten5 minutes
Anmerkungsebene 7 minutes
Visualisierungen speichern5 minutes

7 readingsTotal 65 minutes

Häufig auftretende Probleme bei der Visualisierung in R10 minutes
Ästhetik-Attribute10 minutes
Glättung10 minutes
Filtern und Diagramme 10 minutes
Pfeile und Formen in R zeichnen10 minutes
Bilder ohne ggsave() speichern10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen5 minutes

9 assignmentsTotal 378 minutes

Wochen-Challenge 450 minutes
Praktische Übung: Daten mit ggplot2 visualisieren60 minutes
Praktische Übung: Ggplot verwenden60 minutes
Ihr Wissen zu Datenvisualisierungen in R testen8 minutes
Praktische Übung: Ästhetik und Visualisierungen 60 minutes
Praktische Übung: Filter und Diagramme60 minutes
Ihr Wissen über Ästhetik in der Analyse testen 10 minutes
Praktische Übung: Visualisierungen mit Anmerkungen versehen und speichern60 minutes
Ihr Wissen über das Kommentieren und Speichern von Visualisierungen testen10 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

Visualisierungen in Tableau vs. R 10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Elemente von ggplot15 minutes

Wenn Sie bereit sind, Ihre Analyse zu speichern und zu präsentieren, bietet R verschiedene Optionen. In diesem Teil des Kurses lernen Sie R Markdown kennen, ein Dateiformat zum Erstellen dynamischer Dokumente mit R. Sie erfahren, wie Sie R Markdown formatieren und exportieren und wie Sie R-Code-Chunks in Ihre Dokumente integrieren.

What's included

8 videos5 readings9 assignments1 discussion prompt

8 videosTotal 34 minutes

Dokumentation und Berichte3 minutes
Überblick über R Markdown4 minutes
R Markdown in RStudio verwenden4 minutes
Struktur von Markdown-Dokumenten6 minutes
Meg: Programmieren bedeutet Erfüllung4 minutes
Noch mehr Dokumentelemente4 minutes
Code-Chunks7 minutes
Dokumentation exportieren4 minutes

5 readingsTotal 35 minutes

Ressourcen zu R Markdown10 minutes
Optional: Jupyter Notebooks10 minutes
Ausgabeformate in R Markdown10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen5 minutes
Als Nächstes kommt …0 minutes

9 assignmentsTotal 375 minutes

Wochen-Challenge 540 minutes
Kurs-Challenge65 minutes
Praktische Übung: Ihr R Markdown-Notebook60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Dokumentation und Berichte10 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Erstellen von R Markdown-Dokumenten10 minutes
Praktische Übung: Code-Chunks in R Markdown-Notebooks einfügen60 minutes
Praktische Übung: Ihr R Markdown-Notebook exportieren60 minutes
Praktische Übung: R Markdown-Vorlagen verwenden60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über Code-Chunks10 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

R Markdown-Notebooks verwenden10 minutes

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Why people choose Coursera for their career

Felipe M.

Learner since 2018

"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."

Jennifer J.

Learner since 2020

"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."

Larry W.

Learner since 2021

"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."

Chaitanya A.

"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."

Frequently asked questions

Daten sind eine Gruppe von Fakten, die viele verschiedene Formen annehmen können, z. B. Zahlen, Bilder, Wörter, Videos, Beobachtungen und mehr. Wir verwenden und erzeugen täglich Daten, beispielsweise wenn wir eine Serie oder einen Song streamen oder etwas in sozialen Medien posten.

Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Organisation dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die täglich anfallende Datenmenge ist enorm. Jedes Mal, wenn Sie Ihr Smartphone verwenden, online nach etwas suchen, Musik streamen, mit einer Kreditkarte einkaufen, in sozialen Medien posten oder GPS für die Routenplanung verwenden, erzeugen Sie Daten. Unternehmen müssen ihre Produkte, Dienstleistungen, Tools und Geschäftsstrategien kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage von Zielgruppen zu erfüllen und auf neue Trends zu reagieren. Aus diesem Grund sind Fachleute für Datenanalyse gefragt und erhalten attraktive Vergütungen.

Fachleute für Datenanalyse erfassen Daten und Zahlen, um Unternehmen bei besseren Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Sie bereiten Daten auf, verarbeiten, analysieren und visualisieren diese, entdecken Muster und Trends und beantworten dabei wichtige Fragen. Basierend auf ihrer Arbeit kann ein gesamtes Team bessere Geschäftsentscheidungen treffen.

Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Position im Bereich Data Analytics. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie die richtigen Fragen gestellt werden. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern teilen und datengesteuerte Empfehlungen für überlegtes Handeln geben.

Sie lernen diese Fähigkeiten in unserem Zertifikatsprogramm durch interaktive Inhalte (Diskussionsaufforderungen, Quizfragen und Aktivitäten) in weniger als sechs Monaten mit weniger als 10 Stunden flexiblem Lernen pro Woche. Danach sind Sie sofort startklar. Dabei folgen Sie einem Lehrplan, der mit Beiträgen von Top-Arbeitgebenden und Branchenführenden wie Tableau, Accenture und Deloitte erstellt wurde. Sie haben sogar die Möglichkeit, eine Fallstudie abzuschließen, die Sie potenziellen Arbeitgebenden präsentieren können, um Ihre neuen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.

Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und knüpfen Kontakt mit Arbeitgebenden, die offene Einstiegspositionen im Bereich Data Analytics besetzen möchten.

Sie müssen kein Mathe-Ass sein, um das Zertifikat zu erlangen. Sie müssen neugierig und offen für das Lernen mit Zahlen (der Sprache der Datenanalyse) sein. Gute Fachleute für Datenanalyse beherrschen mehr als nur Mathematik. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, die besten Quellen zu finden, um Fragen effektiv zu beantworten, und die Ergebnisse in Visualisierungen anschaulich darzustellen.

Sie erlernen in diesem Programm die Open-Source-Programmiersprache R. Diese ist ein großartiger Ausgangspunkt für grundlegende Datenanalysen und bietet hilfreiche Pakete für Unerfahrene, die sie auf ihre Projekte anwenden können. Wir behandeln Python nicht im Lehrplan, empfehlen Ihnen jedoch, sich nach dem Abschluss damit zu beschäftigen, wenn Sie Ihre Lernreise fortsetzen möchten.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.