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

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