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 University
Über diesen Kurs
366,859 kürzliche Aufrufe
Was Sie lernen werden
Create a Github repository
Explain essential study design concepts
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
Understand the data, problems, and tools that data analysts work with
Kompetenzen, die Sie erwerben
Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
- Data Analysts
- Biostatisticians
- Scientists
- Researchers
- Economists
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
13 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 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?6m
What is Data?6m
Getting Help Quiz6m
Data Science Process8m
Module One Summative Quiz30m
Woche
23 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 Videos (Gesamt 34 min), 6 Quiz
6 praktische Übungen
Installing R8m
Installing R Studio4m
RStudio Tour8m
R Packages10m
Projects in R6m
Module Two Summative Quiz30m
Woche
32 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 Videos (Gesamt 28 min), 5 Quiz
4 Videos
Github and Git8m
Linking Github and R Studio4m
Projects under Version Control4m
5 praktische Übungen
Version Control6m
GitHub and Git10m
Linking Git/GitHub and RStudio6m
Projects under Version Control8m
Module Three Summative Quiz30m
Woche
45 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.
4 Videos (Gesamt 34 min), 6 Quiz
5 praktische Übungen
R Markdown10m
Types of Data Science Questions6m
Experimental Design14m
Big Data6m
Module Four Summative Quiz30m
38%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
35%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Top-Bewertungen von The Data Scientist’s Toolbox
Highlights
Introductory course
(1056)Foundational tools
(243)It was really insightful, coming from knowing almost nothing about statistics or experimental design, it was easy to understand while not feeling shallow. Just the right amount of information density.
Great Primer for what Data Science is about. It also provides the infrastructure of tools needed. This was what I was after, a way to provide other data scientist hardware and infrastructure support.
Dozenten
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brian Caffo, PhD
Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Über 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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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