À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 8 heures pour terminer

Recommandé : 1-4 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Chinois (simplifié), Grec, Italien, Portugais (brésilien), Vietnamien, Coréen, Russe, Turc, Anglais, Hébreu, Espagnol, Japonais...

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Create a Github repository

  • Check

    Explain essential study design concepts

  • Check

    Set up R, R-Studio, Github and other useful tools

  • Check

    Understand the data, problems, and tools that data analysts work with

Compétences que vous acquerrez

Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Week 1

16 vidéos (Total 51 min), 5 lectures, 1 quiz
16 vidéos
The Data Scientist's Toolbox5 min
Getting Help8 min
Finding Answers4 min
R Programming Overview2 min
Getting Data Overview1 min
Exploratory Data Analysis Overview1 min
Reproducible Research Overview1 min
Statistical Inference Overview1 min
Regression Models Overview1 min
Practical Machine Learning Overview1 min
Building Data Products Overview1 min
Installing R on Windows {Roger Peng}3 min
Install R on a Mac {Roger Peng}2 min
Installing Rstudio {Roger Peng}1 min
Installing Outside Software on Mac (OS X Mavericks)1 min
5 lectures
Welcome to the Data Scientist's Toolbox10 min
Pre-Course Survey10 min
Syllabus10 min
Specialization Textbooks10 min
The Elements of Data Analytic Style10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Quiz10 min
Semaine
2
1 heure pour terminer

Week 2: Installing the Toolbox

9 vidéos (Total 51 min), 1 quiz
9 vidéos
Command Line Interface16 min
Introduction to Git4 min
Introduction to Github3 min
Creating a Github Repository5 min
Basic Git Commands5 min
Basic Markdown2 min
Installing R Packages5 min
Installing Rtools2 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 2 Quiz10 min
Semaine
3
1 heure pour terminer

Week 3: Conceptual Issues

4 vidéos (Total 35 min), 1 quiz
4 vidéos
What is Data?5 min
What About Big Data?4 min
Experimental Design15 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 3 Quiz10 min
Semaine
4
2 heures pour terminer

Week 4: Course Project Submission & Evaluation

1 lecture, 1 quiz
1 lecture
Post-Course Survey10 min
4.5
4135 avisChevron Right

38%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

35%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

Principaux examens pour Les outils du scientifique des données

Points forts
Foundational tools
(243)
Introductory course
(1056)
par LRSep 8th 2017

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.

par AIApr 24th 2018

This course was a good intro especially in setting all the necessary software for future courses. I suggest to read the manuals, books and other readings the profs suggest. The resources are helpful.

Enseignants

Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

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

  • 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.

  • 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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.