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
Offert par
Introduction to Business Analytics with R
Université de l'Illinois à Urbana-Champaign
À propos de ce cours
5,963 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
Business AnalyticsR Programming
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Dates limites flexibles
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Approx. 11 heures pour terminer
Recommandé : 7 hours/week
Anglais
Sous-titres : Anglais
Offert par
Université de l'Illinois à Urbana-Champaign
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
18 vidéos (Total 112 min), 4 lectures, 2 quiz
18 vidéos
Course Introduction2 min
Meet Prof Ron Guymon2 min
Meet Prof Ashish Khandelwal50s
Introduction to Business Analytics and R6 min
Lesson 1-1.1: Overview of Business Analytics3 min
Lesson 1-1.2: Examples of Business Analytics5 min
Lesson 1-1.3: FACT Framework7 min
Lesson 1-2.1: Introduction to R6 min
Lesson 1-2.2: Getting Started with R5 min
Lesson 1-2.3: Calculations with R12 min
Lesson 1-2.4: Making Your Code Readable4 min
Lesson 1-3.1: Functions and Using the Built-In Help8 min
Lesson 1-3.2: Reading and Writing Data12 min
Lesson 1-3.3: Getting to Know Your Data 14 min
Lesson 1-3.4: Getting to Know Your Data 27 min
Lesson 1-3.5: Getting to Know Your Data 35 min
Lesson 1-3.6: Introduction to Other Data Types12 min
Module 1 Conclusion1 min
4 lectures
Syllabus10 min
About the Discussion Forums10 min
Module 1 Overview10 min
Module 1 Readings1 h
2 exercices pour s'entraîner
Orientation Quiz
Module 1 Quiz30 min
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
14 vidéos (Total 111 min), 2 lectures, 1 quiz
14 vidéos
Lesson 2-1.1: Framing a Question6 min
Lesson 2-1.2: Assembling Data7 min
Lesson 2-1.3: Calculate the Results9 min
Lesson 2-2.1: Data Types6 min
Lesson 2-2.2: Packages9 min
Lesson 2-2.3: Creating Date Types8 min
Lesson 2-2.4: Calculations with Dates9 min
Lesson 2-2.5: Factors9 min
Lesson 2-2.6: Logical Type and Relational Operators11 min
Lesson 2-3.1: Conditional Statements7 min
Lesson 2-3.2: Stacking Data7 min
Lesson 2-3.3: Loops8 min
Module 2 Conclusion1 min
2 lectures
Module 2 Overview10 min
Module 2 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 2 Quiz30 min
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
13 vidéos (Total 65 min), 2 lectures, 1 quiz
13 vidéos
Lesson 3-1: Data Quality4 min
Lesson 3-2.1: Data Structure based on the Business Problem Part 15 min
Lesson 3-2.2: Data Structure based on the Business Problem Part 25 min
Lesson 3-2.3: Subset Data using Filter and Select functions5 min
Lesson 3-2.4: Useful Operators for Data Manipulation5 min
Lesson 3-2.5: Creating New Variables using Mutate function3 min
Lesson 3-2.6: Data Aggregation using Summarize and Group_By functions5 min
Lesson 3-2.7: Handling Missing Values6 min
Lesson 3-2.8: Data Join8 min
Lesson 3-2.9: Long vs Wide Format for Data5 min
Lesson 3-2.10: Manipulating Strings7 min
Module 3 Conclusion55s
2 lectures
Module 3 Overview10 min
Module 3 Readings2 h
1 exercice pour s'entraîner
Module 3 Quiz30 min
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
14 vidéos (Total 53 min), 2 lectures, 2 quiz
14 vidéos
Lesson 4-1: What to Explore in the Data?2 min
Lesson 4-2: Univariate and Bivariate Exploration2 min
Lesson 4-3.1: Introduction to the ggplot2 Package3 min
Lesson 4-3.2: Introduction to ggplot Syntax4 min
Leson 4-4.1: Univariate Exploration of a Numeric Variable5 min
Lesson 4-4.2: Univariate Exploration of a Categorical Variable4 min
Lesson 4-5.1: Visualizing Relationship between two Numeric Variables4 min
Lesson 4-5.2: Visualizing Relationship between a Numeric and a Categorical Variable5 min
Lesson 4-5.3: Visualizing Relationship between two Categorical Variables5 min
Lesson 4-6: Multidimensional Charts6 min
Lesson 4-7: Introduction to ggplot Builder7 min
Module 4 Conclusion40s
Course Conclusion1 min
2 lectures
Module 4 Overview10 min
Module 4 Readings40 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 4 Graded Quiz30 min
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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