In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
Les outils du scientifique des données
Offert par
Université Johns-Hopkins
À propos de ce cours
574,799 consultations récentes
Learner Career Outcomes
39%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
35%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Ce que vous allez apprendre
- Create a Github repository
- Explain essential study design concepts
- Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
- Understand the data, problems, and tools that data analysts work with
Compétences que vous acquerrez
Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio
Learner Career Outcomes
39%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
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ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
100 % en ligne
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Dates limites flexibles
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Approx. 8 heures pour terminer
Recommandé : 1-4 hours/week
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
3 heures pour terminer
Data Science Fundamentals
In this module, we'll introduce and define data science and data itself. We'll also go over some of the resources that data scientists use to get help when they're stuck.
3 heures pour terminer
5 vidéos (Total 40 min), 2 lectures, 5 quiz
5 vidéos
What is Data Science?9 min
What is Data?6 min
Getting Help10 min
The Data Science Process9 min
2 lectures
Welcome5 min
A Note of Explanation2 min
5 exercices pour s'entraîner
What is Data Science?6 min
What is Data?6 min
Getting Help Quiz6 min
Data Science Process8 min
Module One Summative Quiz30 min
3 heures pour terminer
R and RStudio
In this module, we'll help you get up and running with both R and RStudio. Along the way, you'll learn some basics about both and why data scientists use them.
3 heures pour terminer
5 vidéos (Total 34 min)
5 vidéos
Installing R6 min
Installing R Studio3 min
RStudio Tour7 min
R Packages11 min
Projects in R5 min
6 exercices pour s'entraîner
Installing R8 min
Installing R Studio4 min
RStudio Tour8 min
R Packages10 min
Projects in R6 min
Module Two Summative Quiz30 min
2 heures pour terminer
Version Control and GitHub
During this module, you'll learn about version control and why it's so important to data scientists. You'll also learn how to use Git and GitHub to manage version control in data science projects.
2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 28 min)
4 vidéos
Version Control11 min
Github and Git8 min
Linking Github and R Studio4 min
Projects under Version Control4 min
5 exercices pour s'entraîner
Version Control6 min
GitHub and Git10 min
Linking Git/GitHub and RStudio6 min
Projects under Version Control8 min
Module Three Summative Quiz30 min
5 heures pour terminer
R Markdown, Scientific Thinking, and Big Data
During this final module, you'll learn to use R Markdown and get an introduction to three concepts that are incredibly important to every successful data scientist: asking good questions, experimental design, and big data.
5 heures pour terminer
4 vidéos (Total 34 min)
5 exercices pour s'entraîner
R Markdown10 min
Types of Data Science Questions6 min
Experimental Design14 min
Big Data6 min
Module Four Summative Quiz30 min
4.5
4,385 avisMeilleurs avis pour Les outils du scientifique des données
Points forts
Introductory course
(1056)Foundational tools
(243)It was really insightful, coming from knowing almost nothing about statistics or experimental design, it was easy to understand while not feeling shallow. Just the right amount of information density.
Great Primer for what Data Science is about. It also provides the infrastructure of tools needed. This was what I was after, a way to provide other data scientist hardware and infrastructure support.
À propos de Université Johns-Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
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 je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
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