4.6

Sterne

5,819 Bewertungen

Jeff Leek, PhD +2 weitere Dozenten

96.837 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Data Science: Foundations using RJohns Hopkins University

Was Sie lernen werden

Use R to clean, analyze, and visualize data.
Learn how to ask the right questions, obtain data, and perform reproducible research.
Use GitHub to manage data science projects.
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools

Kompetenzen, die Sie erwerben

Über dieses Spezialisierung

16.933 kürzliche Aufrufe

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers foundational data science tools and techniques, including getting, cleaning, and exploring data, programming in R, and conducting reproducible research. Learners who complete this specialization will be prepared to take the Data Science: Statistics and Machine Learning specialization, in which they build a data product using real-world data. The five courses in this specialization are the very same courses that make up the first half of the Data Science Specialization. This specialization is presented for learners who want to start and complete the foundational part of the curriculum first, before moving onto the more advanced topics in Data Science: Statistics and Machine Learning.

Praktisches Lernprojekt

In taking the Data Science: Foundations using R Specialization, learners will complete a project at the ending of each course in this specialization. Projects include, installing tools, programming in R, cleaning data, performing analyses, as well as peer review assignments.

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Coursera-Labore

Enthält praktische Lernprojekte.

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Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Etwa 5 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 8 Stunden/Woche

Englisch

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So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

The Data Scientist’s Toolbox

4.6

Sterne

33,572 Bewertungen

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.

Kurs2

Kurs 2

R-Programmierung

4.5

Sterne

21,964 Bewertungen

In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis. You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language. The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code. Topics in statistical data analysis will provide working examples.

Kurs3

Kurs 3

Getting and Cleaning Data

4.5

Sterne

8,004 Bewertungen

Before you can work with data you have to get some. This course will cover the basic ways that data can be obtained. The course will cover obtaining data from the web, from APIs, from databases and from colleagues in various formats. It will also cover the basics of data cleaning and how to make data “tidy”. Tidy data dramatically speed downstream data analysis tasks. The course will also cover the components of a complete data set including raw data, processing instructions, codebooks, and processed data. The course will cover the basics needed for collecting, cleaning, and sharing data.

Kurs4

Kurs 4

Explorative Datenanalyse

4.7

Sterne

6,014 Bewertungen

This course covers the essential exploratory techniques for summarizing data. These techniques are typically applied before formal modeling commences and can help inform the development of more complex statistical models. Exploratory techniques are also important for eliminating or sharpening potential hypotheses about the world that can be addressed by the data. We will cover in detail the plotting systems in R as well as some of the basic principles of constructing data graphics. We will also cover some of the common multivariate statistical techniques used to visualize high-dimensional data.

Dozenten

von

Johns Hopkins University

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Häufig gestellte Fragen

Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.
What background knowledge is necessary?
Some programming experience (in any language) is recommended. We also suggest a working knowledge of mathematics up to algebra (neither calculus or linear algebra are required).
Do I need to take the courses in a specific order?
Begin by taking The Data Scientist's Toolbox and Introduction to R Programming, in order. The other courses may be taken in any order, and in parallel if desired.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.
Can I sign up for the course without paying or applying for financial aid?
Yes, you can access the course for free via www.coursera.org/jhu. This will allow you to explore the course, watch lectures, and participate in discussions for free. To be eligible to earn a certificate, you must either pay for enrollment or qualify for financial aid.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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