Çevrimiçi kurs – Johns Hopkins Üniversitesi’nin veri bilimi alanında sertifikalı profesyonel uzmanlık

Bir dizi veri bilimcisi aracı

Kurs 1

• 17 saat
• 4,6 (33.920 derecelendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• R, R-Studio, Github ve diğer faydalı araçların kurulumu
• Analistler tarafından kullanılan verileri, sorunları ve araçları anlamak
• Araştırma tasarımındaki temel kavramları açıklamak
• Github’da depo oluşturma

kazanacağınız beceriler

• Kategori: İstatistikler
• Kategori: istatistiksel çıkarım
• Kategori: İstatistiksel hipotez testi
• Kategori: R’de Programlama

Kurs 2

• 57 saat
• 4,5 (22.241 derecelendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• Kritik programlama dili kavramlarını anlama
• İstatistiksel programlama yazılımını tanımlama
• R’de döngü işlevlerini ve hata ayıklama araçlarını kullanma
• R profil oluşturucuyu kullanarak ayrıntılı bilgi toplama

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Rastgele Ormanlar
• Kategori: Makine Öğrenimi (ML) Algoritmaları
• Kategori: hesaplamalı öğrenme
• Kategori: R’de Programlama

Kurs 3

• 19 saat
• 4,5 (8.060 puan)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• Ortak veri depolama sistemlerini anlama
• Verileri “düzenli” hale getirmek için veri temizleme temellerini uygulama
• Metin ve tarihleri ​​işlemek için R kullanma
• İnternetten, API’lerden ve veritabanlarından eyleme dönüştürülebilir veriler çıkarma

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Veri Bilimi
• Kategori: Github
• Kategori: R’de Programlama
• Kategori: Rstudio

Kurs 4

• 54 saat
• 4,7 (6.065 derecelendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• R’deki analitik grafikleri ve temel grafik sistemini anlama
• Kafes sistemi gibi gelişmiş grafik sistemlerinin kullanımı
• Çok yüksek boyutlu verilerin grafiksel gösterimlerinin oluşturulması
• Verilerdeki kalıpları bulmak için küme analizi tekniklerini uygulama

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Etkileşim
• Kategori: Entrikacı
• Kategori: Web uygulaması
• Kategori: R’de Programlama

Kurs 5

• 7 saat
• 4,6 (4.172 puan)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• Yeniden yapılandırmayı kolaylaştırmak için veri analizinin organizasyonu
• Örgü kullanarak tekrarlanabilir veri analizi makalesi
• Analiz projesinin tekrarlanabilirliğinin değerlendirilmesi
• Markdown’ı kullanarak çoğaltılabilir web belgelerini yayınlayın

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Veri Bilimi
• Kategori: hesaplamalı öğrenme
• Kategori: R’de Programlama
• Kategori: Doğal Dil İşleme

Kurs 6

• 54 saat
• 4,2 (4.433 derecelendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• Verilerden popülasyonlar veya bilimsel gerçekler hakkında sonuç çıkarma sürecini anlamak
• Varyansın, dağılımların, limitlerin ve güven aralıklarının açıklaması
• P değerlerini, güven aralıklarını ve permütasyon testlerini kullanma
• Bilgiye dayalı veri analizi kararları verme

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Örgü
• Kategori: Veri Analizi
• Kategori: R’de Programlama
• Kategori: işaretleme dili

Kurs 7

• 53 saat
• 4,4 (3.352 derecelendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• Regresyon analizini, en küçük kareleri ve çıkarımı kullanma
• ANOVA ve ANCOVA model örneklerini anlama
• Artıkların ve varyans analizinin araştırılması
• Dağılım grafikleri gibi regresyon modellerinin yeni kullanımlarının açıklaması

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Veri Analizi
• Kategori: Hata Ayıklama
• Kategori: R’de Programlama
• Kategori: Rstudio

Kurs 8

• 8 saat
• 4,5 (3.246 puan)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• Tahmine dayalı işlevlerin oluşturulmasında ve geliştirilmesinde temel bileşenlerin kullanılması
• Eğitim ve test kümeleri, aşırı uyum ve hata oranları gibi kavramları anlama
• Regresyon veya sınıflandırma ağaçları gibi hesaplamalı öğrenme yöntemlerinin açıklaması
• Tahmin fonksiyonlarının oluşturulmasında tüm sürecin açıklanması

kazanacağınız beceriler

• Kategori: küme analizi
• Kategori: Ggplot2
• Kategori: R’de Programlama
• Kategori: araştırma veri analizi

Kurs 9

• 10 saat
• 4,6 (2.255 derecelendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• GoogleVis kullanarak temel uygulamaların ve etkileşimli grafiklerin geliştirilmesi
• Etkileşimli açıklamalı haritalar oluşturmak için Broşürü kullanma
• Veri görselleştirmeyi içeren bir R Markdown sunumu oluşturma
• Kamuoyuna mesaj ileten bir veri ürünü oluşturmak

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Veri manipülasyonu
• Kategori: Normal ifade (REGEX)
• Kategori: R’de Programlama
• Kategori: veri temizleme

Veri bilimi final kursu

• 5 saat
• 4,5 (1.226 puan)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:

• Kamu için yararlı bir veri ürünü oluşturmak
• Araştırmacının veri analizi becerilerini uygulamak
• Verimli ve doğru bir tahmin modeli oluşturma
• Bulgularınızı sunmak için bir sunum hazırlayın

kazanacağınız beceriler

• Kategori: Model seçimi
• Kategori: Genel Doğrusal Model
• Kategori: Doğrusal regresyon
• Kategori: Regresyon analizi