Nearly every aspect of business is affected by data analytics. There are many powerful tools that can quickly process large amounts of data. For businesses to capitalize on data analytics, they need leaders who understand the data analytic process. Even more valuable are leaders who know how to analyze big data. This course addresses the human skills gap by providing a foundational set of data analytic skills that can be applied to many business settings.
Introduction to Business Analytics with R
oferecido por
Introduction to Business Analytics with R
Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign
Informações sobre o curso
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Habilidades que você terá
Business AnalyticsR Programming
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 11 horas para completar
Sugerido: 7 hours/week
Inglês
Legendas: Inglês
Programa - O que você aprenderá com este curso
4 horas para concluir
Course Overview and Module 1 Introduction to Business Analytics and R
In this module you will be introduced to the role of data analytics in business domains.
4 horas para concluir
18 vídeos (Total 112 mín.), 4 leituras, 2 testes
18 videos
Meet Prof Ron Guymon2min
Meet Prof Ashish Khandelwal50s
Introduction to Business Analytics and R6min
Lesson 1-1.1: Overview of Business Analytics3min
Lesson 1-1.2: Examples of Business Analytics5min
Lesson 1-1.3: FACT Framework7min
Lesson 1-2.1: Introduction to R6min
Lesson 1-2.2: Getting Started with R5min
Lesson 1-2.3: Calculations with R12min
Lesson 1-2.4: Making Your Code Readable4min
Lesson 1-3.1: Functions and Using the Built-In Help8min
Lesson 1-3.2: Reading and Writing Data12min
Lesson 1-3.3: Getting to Know Your Data 14min
Lesson 1-3.4: Getting to Know Your Data 27min
Lesson 1-3.5: Getting to Know Your Data 35min
Lesson 1-3.6: Introduction to Other Data Types12min
Module 1 Conclusion1min
4 leituras
Syllabus10min
About the Discussion Forums10min
Module 1 Overview10min
Module 1 Readings1h
2 exercícios práticos
Orientation Quiz
Module 1 Quiz30min
3 horas para concluir
Module 2 Assembling Data
In this module you'll identify how framing a question and the intended analysis influence the way in which data is assembled.
3 horas para concluir
14 vídeos (Total 111 mín.), 2 leituras, 1 teste
14 videos
Lesson 2-1.1: Framing a Question6min
Lesson 2-1.2: Assembling Data7min
Lesson 2-1.3: Calculate the Results9min
Lesson 2-2.1: Data Types6min
Lesson 2-2.2: Packages9min
Lesson 2-2.3: Creating Date Types8min
Lesson 2-2.4: Calculations with Dates9min
Lesson 2-2.5: Factors9min
Lesson 2-2.6: Logical Type and Relational Operators11min
Lesson 2-3.1: Conditional Statements7min
Lesson 2-3.2: Stacking Data7min
Lesson 2-3.3: Loops8min
Module 2 Conclusion1min
2 leituras
Module 2 Overview10min
Module 2 Readings10min
1 exercício prático
Module 2 Quiz30min
4 horas para concluir
Module 3 Data Quality and Data Transformation
This module starts with a discussion on the importance of Data Quality in business analytics. Later, we learn Data Transformation using Tidyverse, a group of useful R packages.
4 horas para concluir
13 vídeos (Total 65 mín.), 2 leituras, 1 teste
13 videos
Lesson 3-1: Data Quality4min
Lesson 3-2.1: Data Structure based on the Business Problem Part 15min
Lesson 3-2.2: Data Structure based on the Business Problem Part 25min
Lesson 3-2.3: Subset Data using Filter and Select functions5min
Lesson 3-2.4: Useful Operators for Data Manipulation5min
Lesson 3-2.5: Creating New Variables using Mutate function3min
Lesson 3-2.6: Data Aggregation using Summarize and Group_By functions5min
Lesson 3-2.7: Handling Missing Values6min
Lesson 3-2.8: Data Join8min
Lesson 3-2.9: Long vs Wide Format for Data5min
Lesson 3-2.10: Manipulating Strings7min
Module 3 Conclusion55s
2 leituras
Module 3 Overview10min
Module 3 Readings2h
1 exercício prático
Module 3 Quiz30min
4 horas para concluir
Module 4 Exploratory Data Visualization using R
In this module, we will learn a powerful visualization package in ggplot2 to create useful visualizations for exploratory data analysis (EDA).
4 horas para concluir
14 vídeos (Total 53 mín.), 2 leituras, 2 testes
14 videos
Lesson 4-1: What to Explore in the Data?2min
Lesson 4-2: Univariate and Bivariate Exploration2min
Lesson 4-3.1: Introduction to the ggplot2 Package3min
Lesson 4-3.2: Introduction to ggplot Syntax4min
Leson 4-4.1: Univariate Exploration of a Numeric Variable5min
Lesson 4-4.2: Univariate Exploration of a Categorical Variable4min
Lesson 4-5.1: Visualizing Relationship between two Numeric Variables4min
Lesson 4-5.2: Visualizing Relationship between a Numeric and a Categorical Variable5min
Lesson 4-5.3: Visualizing Relationship between two Categorical Variables5min
Lesson 4-6: Multidimensional Charts6min
Lesson 4-7: Introduction to ggplot Builder7min
Module 4 Conclusion40s
Course Conclusion1min
2 leituras
Module 4 Overview10min
Module 4 Readings40min
1 exercício prático
Module 4 Graded Quiz30min
oferecido por
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The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
What is the refund policy?
Is financial aid available?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
