Online cursus – gecertificeerde professionele specialisatie in data science van Johns Hopkins University

Lanceer uw carrière in data science. Een tien-gangen introductie tot data science, ontwikkeld en gegeven door vooraanstaande professoren.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

starten

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Machinaal leren
  • R-taal (R-programmering)
  • Regressieanalyse

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Data-analist
  • Datawetenschapper
  • Business Intelligence Analist
  • Datavisualisatiespecialist
  • Gegevensingenieur
  • Onderzoeksanalist
  • Kwantitatieve analist
  • Statisticus
  • Machine Learning-ingenieur
  • Dataproductmanager

Expertise – 10-delige cursusreeks

Cursusbeschrijving

  • Stel de juiste vragen
  • manipuleren van “datasets”
  • Bouw visualisaties om resultaten te communiceren

wat ga je leren

  • De concepten en tools die u nodig heeft gedurende de hele datapijplijn
  • De juiste vragen stellen
  • conclusies trekken
  • Publicatie van resultaten

Laatste project

  • Het toepassen van de vaardigheden die je hebt geleerd
  • Een dataproduct bouwen met behulp van data uit de echte wereld

uitbetaling

  • Studenten beschikken over een portfolio waaruit hun expertise op het gebied van de bestudeerde stof blijkt

Details of the courses that make up the specialization

Een reeks tools voor datawetenschappers

Cursus 1

  • 17 uur
  • 4,6 (33.920 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • R, R-Studio, Github en andere handige tools installeren
  • Inzicht in de gegevens, problemen en tools die door analisten worden gebruikt
  • Basisconcepten in onderzoeksontwerp uitleggen
  • Een repository maken op Github
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Statistieken
  • Categorie: statistische gevolgtrekking
  • Categorie: Statistische hypothesetesten
  • Categorie: Programmeren in R

Cursus 2

  • 57 uur
  • 4,5 (22.241 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Kritische programmeertaalconcepten begrijpen
  • Het definiëren van statistische programmeersoftware
  • Het gebruik van lusfuncties en foutopsporingstools in R
  • Gedetailleerde informatie verzamelen met behulp van R profiler
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Willekeurige bossen
  • Categorie: Machine Learning (ML)-algoritmen
  • Categorie: computationeel leren
  • Categorie: Programmeren in R

Cursus 3

  • 19 uur
  • 4,5 (8.060 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Inzicht in veelgebruikte gegevensopslagsystemen
  • Basisprincipes voor het opschonen van gegevens toepassen om gegevens ‘opgeruimd’ te maken
  • R gebruiken om tekst en datums te verwerken
  • Het extraheren van bruikbare gegevens van internet, API’s en databases
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Datawetenschap
  • Categorie: Github
  • Categorie: Programmeren in R
  • Categorie: Rstudio

Cursus 4

  • 54 uur
  • 4,7 (6.065 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Analytische grafieken en het grafische basissysteem in R begrijpen
  • Gebruik van geavanceerde grafische systemen zoals het Lattice-systeem
  • Grafische weergaven maken van zeer hoogdimensionale gegevens
  • Clusteranalysetechnieken toepassen om patronen in data te vinden
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Interactiviteit
  • Categorie: plot
  • Categorie: Webapplicatie
  • Categorie: Programmeren in R

Cursus 5

  • 7 uur
  • 4,6 (4.172 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Organisatie van data-analyse om de reconstructie te vergemakkelijken
  • Reproduceerbaar data-analyseartikel met behulp van Knitr
  • Het beoordelen van de reproduceerbaarheid van het analyseproject
  • Publiceer reproduceerbare webdocumenten met Markdown
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Datawetenschap
  • Categorie: computationeel leren
  • Categorie: Programmeren in R
  • Categorie: natuurlijke taalverwerking

Cursus 6

  • 54 uur
  • 4,2 (4.433 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Inzicht in het proces van het trekken van conclusies over populaties of wetenschappelijke waarheden uit gegevens
  • Beschrijving van variantie, verdelingen, limieten en betrouwbaarheidsintervallen
  • Met behulp van p-waarden, betrouwbaarheidsintervallen en permutatietests
  • Weloverwogen beslissingen nemen over data-analyse
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Brei
  • Categorie: Data-analyse
  • Categorie: Programmeren in R
  • Categorie: opmaaktaal

Cursus 7

  • 53 uur
  • 4,4 (3.352 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Met behulp van regressieanalyse, kleinste kwadraten en gevolgtrekking
  • Voorbeelden van ANOVA- en ANCOVA-modellen begrijpen
  • Onderzoek naar residuen en variantieanalyse
  • Beschrijving van nieuwe toepassingen van regressiemodellen zoals spreidingsdiagrammen
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Data-analyse
  • Categorie: Foutopsporing
  • Categorie: Programmeren in R
  • Categorie: Rstudio

Cursus 8

  • 8 uur
  • 4,5 (3.246 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Basiscomponenten gebruiken bij het bouwen en ontwikkelen van voorspellende functies
  • Concepten begrijpen zoals training en testsets, overfitting en foutenpercentages
  • Beschrijving van computationele leermethoden zoals regressie- of classificatiebomen
  • Uitleg van het volledige proces bij het bouwen van voorspellende functies
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: clusteranalyse
  • Categorie: Ggplot2
  • Categorie: Programmeren in R
  • Categorie: analyse van onderzoeksdata

Cursus 9

  • 10 uur
  • 4,6 (2.255 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Ontwikkeling van basisapplicaties en interactieve graphics met behulp van GoogleVis
  • Leaflet gebruiken om interactieve geannoteerde kaarten te maken
  • Een R Markdown-presentatie bouwen met datavisualisatie
  • Een dataproduct bouwen dat een boodschap overbrengt naar het grote publiek
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Gegevensmanipulatie
  • Categorie: Reguliere expressie (REGEX)
  • Categorie: Programmeren in R
  • Categorie: gegevensopschoning

De laatste cursus data science

  • 5 uur
  • 4,5 (1.226 beoordelingen)
Cursusdetails
Wat je gaat leren:
  • Een publiek bruikbaar dataproduct creëren
  • Het toepassen van de data-analysevaardigheden van de onderzoeker
  • Het bouwen van een efficiënt en nauwkeurig voorspellingsmodel
  • Maak een presentatie waarin u uw bevindingen presenteert
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: Modelselectie
  • Categorie: Algemeen lineair model
  • Categorie: Lineaire regressie
  • Categorie: Regressieanalyse