À propos de ce Spécialisation
276,490 consultations récentes

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau débutant

You should have beginner level experience in Python. Familarity with regression is recommended.

Approx. 8 mois pour terminer

5 heures/semaine recommandées

Anglais

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

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Use R to clean, analyze, and visualize data.

  • Check

    Navigate the entire data science pipeline from data acquisition to publication.

  • Check

    Use GitHub to manage data science projects.

  • Check

    Perform regression analysis, least squares and inference using regression models.

Compétences que vous acquerrez

GithubMachine LearningR ProgrammingRegression Analysis

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Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 10 cours

Cours1

Les outils du scientifique des données

4.5
20,046 notes
4,013 avis
Cours2

La programmation en R

4.6
14,773 notes
3,031 avis
Cours3

Obtenir et trier des données

4.6
6,283 notes
974 avis
Cours4

Exploration analytique de données

4.7
4,768 notes
673 avis

Enseignants

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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Partenaires du secteur

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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

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.

  • Each course in the Specialization is offered monthly.

  • Some programming experience (in any language) is recommended. We also suggest a working knowledge of mathematics up to algebra (neither calculus or linear algebra are required).

  • Begin by taking The Data Scientist's Toolbox and Introduction to R Programming, in order. The other courses may be taken in any order, and in parallel if desired.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.

  • Yes, you can access the course for free via www.coursera.org/jhu. This will allow you to explore the course, watch lectures, and participate in discussions for free. To be eligible to earn a certificate, you must either pay for enrollment or qualify for financial aid.

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