在线课程 – 约翰霍普金斯大学认证数据科学专业人员专业化

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Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

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No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 数据接收
  • 数据清理和调查
  • 在 R 中编程
  • 进行可重复的研究
  • 安装工具
  • 在 R 中编程
  • 数据清理
  • 执行分析
  • 对等审计任务

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据分析师
  • 数据科学家
  • 数据软件开发人员
  • 统计专家
  • 开发机器学习模型
  • 数据研究员
  • 数据项目经理
  • 数据科学顾问
  • 开发人员数据可视化
  • R 编程器

专业化 – 由五部分组成的课程系列

提出正确的问题,操作和可视化数据集,并绘制可视化效果以传达结果。

此专业涵盖数据科学的基本工具和方法,包括:

  • 数据接收
  • 数据清理和调查
  • 在 R 中编程
  • 进行可重复的研究

完成此专业的学习者将准备好学习数据科学:统计和机器学习,在那里他们将使用真实世界的数据构建数据产品。

专项课程的五门课程

这些课程传授数据科学专业的第一部分,适合那些想要在继续更高级的主题之前开始并完成基础部分的人。

应用学习项目

在“数据科学:R 基础知识”专项课程中,学习者将在每门课程结束时承担项目。这些项目包括:

  • 安装工具
  • 在 R 中编程
  • 数据清理
  • 执行分析
  • 对等审计任务

Details of the courses that make up the specialization

数据科学家工具包

课程 1:安装 R 和 Github

行程时间: 18 小时
评分: 4.6 (33,917 评分)

  • 安装 R、R-Studio、Github 和其他有用的工具
  • 了解数据分析师使用的数据、问题和工具
  • 解释研究规划中的基本概念
  • 在 Github 上创建存储库

课程 2:R 编程

行程时间: 57 小时
评分: 4.5 (22,239 ratings)

  • 了解编程中的基本概念
  • 安装统计编程软件
  • 在 R 中使用循环函数和调试工具
  • 使用 R profiler 收集详细信息

课程 3:数据接收和数据清理

行程时间: 19 小时
评分: 4.5 (8,060 个评分)

  • 了解常见的数据存储系统
  • 使用数据清理原则使数据“干净”
  • 使用 R 操作文本和日期
  • 从 Web、API 和数据库获取可用数据

课程 4:探索性数据分析

行程时间: 54 小时
评分: 4.7 (6,065 ratings)

  • 了解 R 中的分析图和基本绘图系统
  • 使用高级图形系统,例如矩阵系统
  • 在高维空气中创建数据的图形显示
  • 应用聚合分析技术来检测数据中的模式

课程 5:可重复的研究

行程时间: 7 小时
评分: 4.6 (4,172 评分)

  • 组织您的数据分析,使其更具可重复性
  • 使用 KNITR 进行日志可恢复数据分析
  • 评估分析项目的可重复性
  • 使用 Markdown 发布可恢复的 Web 文档