À propos de ce Spécialisation

461,052 consultations récentes
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.
Résultats de carrière des étudiants
43 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
19 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

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

Approx. 11 mois pour terminer

7 heures/semaine recommandées

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen, Arabe, Français, Chinois (simplifié), Portugais (brésilien), Vietnamien, Espagnol, Japonais, Russe...
Résultats de carrière des étudiants
43 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
19 %
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Niveau débutant

Approx. 11 mois pour terminer

7 heures/semaine recommandées

Anglais

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

Cette Spécialisation compte 10 cours

Cours1

Cours 1

Les outils du scientifique des données

4.6
étoiles
24,606 évaluations
5,043 avis
Cours2

Cours 2

La programmation en R

4.6
étoiles
17,088 évaluations
3,570 avis
Cours3

Cours 3

Obtenir et trier des données

4.6
étoiles
6,974 évaluations
1,093 avis
Cours4

Cours 4

Exploration analytique de données

4.7
étoiles
5,254 évaluations
748 avis

Offert par

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Foire Aux Questions

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • 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.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

  • Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.

  • 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.

  • 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.

  • 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.