À propos de ce cours
4.5
17,049 notes
3,502 avis
Spécialisation

Course 1 of 10 in the

100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 8 heures pour terminer

Recommandé : 1-4 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais, Français, Chinois (simplifié), Grec, Italien, Portugais (brésilien), Vietnamien, Russe, Turc, Hébreu, 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
Spécialisation

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Heures pour terminer

Approx. 8 heures pour terminer

Recommandé : 1-4 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

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

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Week 1

During Week 1, you'll learn about the goals and objectives of the Data Science Specialization and each of its components. You'll also get an overview of the field as well as instructions on how to install R....
Reading
16 videos (Total 51 min), 5 lectures, 1 quiz
Video16 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
Reading5 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
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Quiz10 min
Semaine
2
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Week 2: Installing the Toolbox

This is the most lecture-intensive week of the course. The primary goal is to get you set up with R, Rstudio, Github, and the other tools we will use throughout the Data Science Specialization and your ongoing work as a data scientist. ...
Reading
9 videos (Total 51 min), 1 quiz
Video9 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
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Week 2 Quiz10 min
Semaine
3
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Week 3: Conceptual Issues

The Week 3 lectures focus on conceptual issues behind study design and turning data into knowledge. If you have trouble or want to explore issues in more depth, please seek out answers on the forums. They are a great resource! If you happen to be a superstar who already gets it, please take the time to help your classmates by answering their questions as well. This is one of the best ways to practice using and explaining your skills to others. These are two of the key characteristics of excellent data scientists. ...
Reading
4 videos (Total 35 min), 1 quiz
Video4 vidéos
What is Data?5 min
What About Big Data?4 min
Experimental Design15 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Week 3 Quiz10 min
Semaine
4
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Week 4: Course Project Submission & Evaluation

In Week 4, we'll focus on the Course Project. This is your opportunity to install the tools and set up the accounts that you'll need for the rest of the specialization and for work in data science....
Reading
1 lecture, 1 quiz
Reading1 lecture
Post-Course Survey10 min
4.5
3,502 avisChevron Right
Orientation de carrière

36%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

83%

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

Meilleurs avis

Points forts
Introductory course
(1056)
Foundational tools
(243)
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 AMJul 22nd 2017

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.

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 Johns Hopkins University

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....

À propos de la Spécialisation Data Science

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
Data Science

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.