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Sandro Raabe
Dieses Projekt richtet sich an Anfänger, die die Programmier- und Analysesprache R nutzen möchten, um reproduzierbare Analysedokumente zu erstellen.
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R Markdown ist ein Veröffentlichungs-Framework für Data Science. Du kannst eine R-Markdown-Datei benutzen, um R-Code zu erstellen, zu speichern, auszuführen und hochqualitative Reports aus deiner Analyse zu erstellen, die du mit anderen teilen kannst. R-Markdown-Dokumente sind 100 % reproduzierbar und lassen sich in vielfältige statische Formate wie PDF oder Microsoft Word oder dynamische Formate wie Webseiten, Dashboards oder Apps exportieren.
Am Ende der fünf Tasks, die etwa eine Stunde in Anspruch nehmen, wirst du in der Lage sein, ein R-Markdown-Dokument zu erstellen, die verschiedenen Komponenten einer R-Markdown-Datei zu verstehen, R-Markdown-Kommandos zu verwenden und deine Analyse als Word- und PDF- und HTML-Dokument auszuleiten. Es gibt keine harten Voraussetzungen - jeder sichere Computerbenutzer mit Interesse an Datenanalyse sollte das Projekt erfolgreich beenden können!
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Willkommen zu diesem angeleiteten Projekt „Erste Schritte mit R Markdown“! Dieses Projekt richtet sich an Anfänger, die die Programmier- und Analysesprache R nutzen möchten, um reproduzierbare Analysedokumente zu erstellen. R Markdown ist ein Veröffentlichungs-Framework für Data Science. Du kannst eine R-Markdown-Datei benutzen, um R-Code zu erstellen, zu speichern, auszuführen, und hochqualitative Reports aus deiner Analyse zu erstellen, die du mit anderen teilen kannst. R-Markdown-Dokumente sind 100 % reproduzierbar und lassen sich in vielfältige statische Formate wie PDF oder Microsoft Word oder dynamische Formate wie Webseiten, Dashboards oder Apps exportieren. Am Ende der fünf Tasks, die etwa eine Stunde in Anspruch nehmen, wirst du in der Lage sein, ein R-Markdown-Dokument zu erstellen, die verschiedenen Komponenten einer R-Markdown-Datei zu verstehen, R-Markdown-Kommandos zu verwenden und deine Analyse als Word- und PDF- und HTML-Dokument auszuleiten. Es gibt keine harten Voraussetzungen - jeder sichere Computerbenutzer mit Interesse an Datenanalyse sollte das Projekt erfolgreich beenden können!
Good to know
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Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Teaches how to create reproducible analysis documents using R-Markdown, essential for data science
Suitable for beginners who want to use R for data analysis
Covers creating, understanding, and exporting R-Markdown documents
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activities:
R Markdown bekannt machen
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Überprüfen Sie die Konzepte von R Markdown, um sich auf den Kurs vorzubereiten.
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-
Lesen Sie die Dokumentation zu R Markdown.
-
Erstellen Sie ein einfaches R Markdown-Dokument.
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Fügen Sie Code-Chunks und Markdown-Text hinzu.
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Rendern Sie das Dokument in HTML.
R Markdown Grundlagen wiederholen
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Hilft beim Auffrischen grundlegender R Markdown-Kenntnisse vor Beginn des Kurses.
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Überprüfen R Markdown-Dokumentation
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Beispiel-R-Markdown-Dateien ausprobieren
Erfahrenen R Markdown-Benutzer als Mentor suchen
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Ermöglicht den Zugang zu Expertenwissen und Anleitung von erfahrenen R Markdown-Anwendern.
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Identifizieren Sie potenzielle Mentoren
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Kontaktieren Sie Mentoren und bitten Sie um Unterstützung
15 other activities
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R Markdown Interaktives Online Tutorial abschließen
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Bietet eine interaktive Anleitung zur Verwendung von R Markdown mit RStudio.
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-
Melden Sie sich für ein interaktives R Markdown-Tutorial an
-
Folgen Sie den Anweisungen des Tutorials und führen Aufgaben durch
R Markdown-Tutorials durcharbeiten
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Verbessern Sie Ihr Verständnis von R Markdown durch den Abschluss von geführten Tutorials.
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-
Finden Sie Tutorials zu R Markdown.
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Arbeiten Sie die Tutorials in der richtigen Reihenfolge durch.
-
Üben Sie die Konzepte aus den Tutorials.
Übung R Grundlagen
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Die Auffrischung der Grundlagen von R wird Ihnen helfen, sich schnell in R Markdown einzuarbeiten.
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Überprüfen Sie die Grundlagen von R, wie z. B. Datentypen und Operatoren.
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Üben Sie das Schreiben einfacher R-Skripte.
R Markdown-Lerngruppe beitreten
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Ermöglicht Diskussionen, Zusammenarbeit und gegenseitiges Lernen mit anderen R Markdown-Anfängern.
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Treten Sie einer R Markdown-Lerngruppe bei
-
Stellen Sie Fragen, teilen Sie Erkenntnisse und diskutieren Sie R Markdown-Konzepte
R Markdown Tutorial
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Das Durcharbeiten eines geführten Tutorials zu R Markdown wird Ihnen helfen, die Grundlagen schnell zu erlernen.
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-
Finden Sie ein umfassendes R Markdown-Tutorial.
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Arbeiten Sie sich durch das Tutorial und führen Sie die bereitgestellten Beispiele aus.
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Experimentieren Sie mit Ihren eigenen R Markdown-Dokumenten.
Code-Übungen in R Markdown absolvieren
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Verbessert die praktischen R Markdown-Fähigkeiten durch das Lösen von Code-Übungen.
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Code-Übungen in R Markdown finden
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Übungen lösen und Lösungen überprüfen
Üben mit R Markdown-Beispielen
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Festigen Sie Ihr Verständnis von R Markdown durch das Üben von Beispielen.
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Suchen Sie nach Beispielen für R Markdown-Dokumente.
-
Analysieren Sie die Struktur und den Inhalt der Dokumente.
-
Erstellen Sie Ihre eigenen R Markdown-Dokumente basierend auf den Beispielen.
Übungen zu R Markdown-Syntax
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Das Üben der R Markdown-Syntax wird Ihnen helfen, sich die Befehle und ihre Verwendung einzuprägen.
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-
Finden Sie Online-Übungen oder Arbeitsblätter zur R Markdown-Syntax.
-
Bearbeiten Sie die Übungen und überprüfen Sie Ihre Antworten.
R Markdown-Bericht zu einem Datensatz erstellen
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Ermöglicht das Anwenden von R Markdown auf ein reales Datenanalyse-Projekt und das Erstellen eines umfassenden Berichts.
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-
Importieren eines Datensatzes in R
-
Datenanalyse und Visualisierung durchführen
-
R Markdown-Bericht aus der Analyse generieren
Erstellen eines R Markdown-Berichts
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Das Erstellen eines eigenen R Markdown-Berichts wird Ihnen helfen, die verschiedenen Komponenten und Funktionen zu verstehen.
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Sammeln Sie Daten und importieren Sie sie in R.
-
Analysieren Sie die Daten und erstellen Sie entsprechende Visualisierungen.
-
Erstellen Sie ein R Markdown-Dokument und fügen Sie Ihren Code, Ihre Analyse und Ihre Visualisierungen ein.
-
Exportieren Sie den Bericht in ein gewünschtes Format wie PDF oder HTML.
Einfacher R Markdown-Leitfaden für Anfänger erstellen
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Vertieft das Verständnis von R Markdown durch das Verfassen und Teilen eines Leitfadens für Anfänger.
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-
Planen Sie die Struktur und den Inhalt des Leitfadens
-
Schreiben Sie den Leitfaden mit klaren Anweisungen und Beispielen
-
Veröffentlichen Sie den Leitfaden online oder teilen Sie ihn mit anderen
Austausch mit R Markdown-Nutzern
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Der Austausch mit anderen R Markdown-Nutzern kann Ihnen neue Perspektiven und Tipps geben.
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Treten Sie einer R Markdown-Community oder einem Forum bei.
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Stellen Sie Fragen und tauschen Sie sich mit anderen Nutzern aus.
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Präsentieren Sie Ihre eigenen R Markdown-Projekte und erhalten Sie Feedback.
Zu einem R Markdown-Open-Source-Projekt beitragen
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Fördert das tiefere Verständnis von R Markdown und seiner Anwendung durch Beiträge zu einem Open-Source-Projekt.
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-
Ein geeignetes R Markdown-Open-Source-Projekt identifizieren
-
Fehler melden, Verbesserungsvorschläge machen und Code beitragen
R Markdown-Analysebericht erstellen
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Wenden Sie Ihre R Markdown-Fähigkeiten an, indem Sie einen umfassenden Analysebericht erstellen.
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-
Definieren Sie Umfang und Zielsetzung des Berichts.
-
Sammeln Sie relevante Daten und führen Sie Analysen durch.
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Erstellen Sie ein R Markdown-Dokument zur Darstellung der Ergebnisse.
-
Exportieren Sie den Bericht in verschiedene Formate.
R Markdown-Wissen teilen
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Festigen Sie Ihr Verständnis von R Markdown, indem Sie anderen helfen.
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-
Finden Sie Möglichkeiten, andere bei R Markdown zu unterstützen.
-
Beantworten Sie Fragen in Foren oder Diskussionsgruppen.
-
Leiten Sie Lerngruppen oder Workshops zu R Markdown.
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Learners who complete Erste Schritte mit R Markdown will develop knowledge and skills
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Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists build and apply models to analyze data, using their findings to provide insights to businesses. Increasingly, data scientists are leveraging data to help businesses make better decisions in areas such as marketing, sales, and operations. Though there are no strict education requirements for this role, a background in computer science, statistics, or a related field is very helpful. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design and build machine learning models. They use their models to solve problems such as fraud detection, spam filtering, and image recognition. Machine learning engineers typically have a background in computer science, statistics, or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Business Analyst
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Business Analysts help businesses to improve their performance by identifying and solving problems. They use data analysis techniques to understand the business's current state and identify areas for improvement. Business analysts typically have a background in business, computer science, or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and statistical models to solve problems in business and industry. They use their findings to help businesses improve their efficiency and productivity. Operations research analysts typically have a master's or PhD in operations research, industrial engineering, or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Statistician
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data. They use their findings to make predictions and recommendations to businesses and governments. Statisticians typically have a master's or PhD in statistics or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Data Architect
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Data Architects design and build data management systems. They use their knowledge of data storage and retrieval to ensure that data is available to the people who need it, when they need it. Data architects typically have a background in computer science, information technology, or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Software Engineer
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Software Engineers design, build, and maintain software applications. They use their knowledge of programming languages and software development tools to create software that meets the needs of users. Software engineers typically have a background in computer science or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Data Analyst
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Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. They use their findings to make recommendations to businesses on how to improve their operations or marketing campaigns. Data analysts typically have a background in computer science, statistics, or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Web Developer
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Web Developers design and build websites. They use their knowledge of HTML, CSS, and JavaScript to create websites that are both visually appealing and functional. Web developers typically have a background in computer science or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts analyze financial data to make recommendations to businesses and investors. They use their findings to help businesses make better decisions about how to allocate their resources. Financial analysts typically have a background in finance, accounting, or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
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Data Engineers build and maintain the infrastructure that stores and processes data. They use their knowledge of data engineering tools and technologies to ensure that data is available to the people who need it, when they need it. Data engineers typically have a background in computer science, information technology, or a related field.
Quantitative Analyst
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Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. They use their findings to make recommendations to investors on how to invest their money. Quantitative analysts typically have a master's or PhD in finance, mathematics, or a related field. This course may be useful for those interested in learning how to use R Markdown to create reproducible analytical documents.
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Dieses Buch ist eine Einführung in reproduzierbare Forschung mit R und RStudio. Das Buch deckt alle Aspekte der reproduzierbaren Forschung ab, von der Versionskontrolle bis zum Teilen von Ergebnissen.
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Dieses Buch ist das umfassende Handbuch für R Markdown. Es deckt alle Aspekte von R Markdown ab, von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken. Das Buch ist gut geschrieben und leicht zu verstehen, selbst für Anfänger.
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Dieses Buch enthält eine Sammlung von Rezepten für häufige Probleme bei der Verwendung von R Markdown. Die Rezepte sind kurz und bündig und leicht zu befolgen.
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Dieses Buch enthält fortgeschrittene Themen zu R, darunter Datenmanipulation, Visualisierung und statistische Modellierung. Das Buch ist gut geschrieben und leicht zu verstehen, selbst für Anfänger.
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Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für R. Es deckt alle Aspekte von R ab, von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken. Das Buch ist gut geschrieben und leicht zu verstehen, selbst für Anfänger.
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Dieses Buch ist eine Einführung in R für Data Scientists. Das Buch deckt alle Grundlagen von R ab und ist leicht zu verstehen.
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Dieses Buch ist ein praktischer Leitfaden für Data Science mit R. Es deckt alle Aspekte der Data Science ab, von der Datenaufbereitung bis zur statistischen Modellierung. Das Buch ist gut geschrieben und leicht zu verstehen, selbst für Anfänger.
Dieses Buch ist eine Einführung in ggplot2, ein Paket für die Datenvisualisierung in R. Das Buch ist gut geschrieben und leicht zu verstehen, selbst für Anfänger.
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Dieses Buch ist eine Einführung in R für Anfänger. Das Buch deckt alle Grundlagen von R ab und ist leicht zu verstehen.
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Dieses Buch ist eine Sammlung von Rezepten für häufige Probleme bei der Verwendung von R. Die Rezepte sind kurz und bündig und leicht zu befolgen.
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Einführung in Zeitreihenanalyse mit R
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