In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
von
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
260.684 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
12%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
Was Sie lernen werden
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
Understand the data, problems, and tools that data analysts use
Explain essential study design concepts
Create a Github repository
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Data Science
- Github
- R Programming
- Rstudio
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Englisch
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von
Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
5 Stunden zum Abschließen
Data Science Fundamentals
In this module, we'll introduce and define data science and data itself. We'll also go over some of the resources that data scientists use to get help when they're stuck.
5 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 40 min), 2 Lektüren, 5 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
R and RStudio
In this module, we'll help you get up and running with both R and RStudio. Along the way, you'll learn some basics about both and why data scientists use them.
5 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 34 min)
4 Stunden zum Abschließen
Version Control and GitHub
During this module, you'll learn about version control and why it's so important to data scientists. You'll also learn how to use Git and GitHub to manage version control in data science projects.
4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 28 min)
5 Stunden zum Abschließen
R Markdown, Scientific Thinking, and Big Data
During this final module, you'll learn to use R Markdown and get an introduction to three concepts that are incredibly important to every successful data scientist: asking good questions, experimental design, and big data.
5 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 34 min)
Bewertungen
- 5 stars69,40 %
- 4 stars23,30 %
- 3 stars5,30 %
- 2 stars1,09 %
- 1 star0,89 %
Highlights
"Foundational tools" in 243 Bewertungen
"Introductory course" in 1056 Bewertungen
Top-Bewertungen von THE DATA SCIENTIST’S TOOLBOX
von AK13. Juli 2016
It's a very introductory course and in a sense I don't feel like I learnt something useful, except the part that shows how to install all the tools that are needed for the rest of the Specialization.
von SR14. März 2017
It would be better if we can attempt the assignments even if we are not enrolled to the course. It would really help us to evaluate ourselves about the extent to which we have understood the concepts.
von SC7. Okt. 2020
Great course content and very much informative with the different options of learning either through text or video. A good introductory course to the Data Science: Foundations Using R Specialization.
von US12. Okt. 2017
Great course for a beginner. But, since I knew most of the content from previous works, there was not much new learning for me. I am confident the later courses will enhance my knowledge a great deal.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
