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.
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
793,190 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
34%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
31%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Chinesisch (vereinfacht), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Türkisch, 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 ScienceGithubR ProgrammingRstudio
Karriereergebnisse der Lernenden
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Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Chinesisch (vereinfacht), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch
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 Videos
What is Data Science?9m
What is Data?6m
Getting Help10m
The Data Science Process9m
2 Lektüren
Welcome5m
A Note of Explanation2m
5 praktische Übungen
What is Data Science?30m
What is Data?30m
Getting Help Quiz30m
Data Science Process30m
Module One Summative Quiz30m
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)
6 praktische Übungen
Installing R30m
Installing R Studio30m
RStudio Tour30m
R Packages30m
Projects in R30m
Module Two Summative Quiz30m
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)
4 Videos
Github and Git8m
Linking Github and R Studio4m
Projects under Version Control4m
5 praktische Übungen
Version Control30m
GitHub and Git30m
Linking Git/GitHub and RStudio30m
Projects under Version Control30m
Module Three Summative Quiz30m
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)
5 praktische Übungen
R Markdown30m
Types of Data Science Questions30m
Experimental Design30m
Big Data30m
Module Four Summative Quiz30m
Bewertungen
Highlights
"Foundational tools" in 243 Bewertungen
"Introductory course" in 1056 Bewertungen
Top-Bewertungen von THE DATA SCIENTIST’S TOOLBOX
von MT11. Apr. 2020
It's a beginning to a host of different courses that are to be followed after this. It makes up a for a good platform to start off the work on R and how to use version control feature of R via GitHub.
von CC10. Juni 2016
A good basic class and collection of the tools. I wish there had been a little more explanation of what we would use the software for, but I found the lecture parts to be both concise and informative.
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 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?
Is financial aid available?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
