Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 8 horas para completar

Sugerido: 1-4 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

O que você vai aprender

  • Check

    Create a Github repository

  • Check

    Explain essential study design concepts

  • Check

    Set up R, R-Studio, Github and other useful tools

  • Check

    Understand the data, problems, and tools that data analysts work with

Habilidades que você terá

Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 8 horas para completar

Sugerido: 1-4 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Data Science Fundamentals

5 vídeos (Total 40 mín.), 2 leituras, 5 testes
5 videos
What is Data Science?9min
What is Data?6min
Getting Help10min
The Data Science Process9min
2 leituras
Welcome5min
A Note of Explanation2min
5 exercícios práticos
What is Data Science?6min
What is Data?6min
Getting Help Quiz6min
Data Science Process8min
Module One Summative Quiz30min
Semana
2
3 horas para concluir

R and RStudio

5 vídeos (Total 34 mín.), 6 testes
5 videos
Installing R Studio3min
RStudio Tour7min
R Packages11min
Projects in R5min
6 exercícios práticos
Installing R8min
Installing R Studio4min
RStudio Tour8min
R Packages10min
Projects in R6min
Module Two Summative Quiz30min
Semana
3
2 horas para concluir

Version Control and GitHub

4 vídeos (Total 28 mín.), 5 testes
4 videos
Github and Git8min
Linking Github and R Studio4min
Projects under Version Control4min
5 exercícios práticos
Version Control6min
GitHub and Git10min
Linking Git/GitHub and RStudio6min
Projects under Version Control8min
Module Three Summative Quiz30min
Semana
4
5 horas para concluir

R Markdown, Scientific Thinking, and Big Data

4 vídeos (Total 34 mín.), 6 testes
4 videos
Types of Data Science Questions9min
Experimental Design9min
Big Data6min
5 exercícios práticos
R Markdown10min
Types of Data Science Questions6min
Experimental Design14min
Big Data6min
Module Four Summative Quiz30min
4.5
4194 avaliaçõesChevron Right

39%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

35%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do As Ferramentas do Cientista de Dados

Destaques
Foundational tools
(243)
Introductory course
(1056)
por LRSep 8th 2017

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.

por AMJul 22nd 2017

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.

Instrutores

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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Sobre Universidade Johns Hopkins

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....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.