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

Kariyerinizi veri biliminde başlatmak. Önde gelen profesörler tarafından geliştirilen ve öğretilen, veri bilimine on derslik bir giriş.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Makine Öğrenimi
  • R dili (R Programlama)
  • Regresyon Analizi

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri Analisti
  • Veri Bilimcisi
  • İş Zekası Analisti
  • Veri Görselleştirme Uzmanı
  • Veri Mühendisi
  • Araştırma Analisti
  • Kantitatif Analist
  • İstatistikçi
  • Makine Öğrenimi Mühendisi
  • Veri Ürün Yöneticisi

Uzmanlık – 10 bölümlük kurs serisi

Kurs açıklaması

  • Doğru soruları sorun
  • “veri kümelerini” manipüle etmek
  • Sonuçları iletmek için görselleştirmeler oluşturun

ne öğreneceksin

  • Veri hattı boyunca ihtiyaç duyacağınız kavramlar ve araçlar
  • Doğru soruları sormak
  • sonuç çıkarmak
  • Sonuçların yayınlanması

Bitirme projesi

  • Öğrendiğiniz becerileri uygulamak
  • Gerçek dünya verilerini kullanarak bir veri ürünü oluşturma

hesabı kapatmak

  • Öğrenciler, üzerinde çalışılan materyaldeki uzmanlıklarını gösteren bir portföye sahip olacaklar

Details of the courses that make up the specialization

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