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.
oferecido por
Universidade Johns Hopkins
Informações sobre o curso
1,082,814 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
39%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
35%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 13 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
O que você vai aprender
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
Habilidades que você terá
Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio
Resultados de carreira do aprendiz
39%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
35%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 13 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
oferecido por
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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
3 horas para concluir
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.
3 horas para concluir
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
3 horas para concluir
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.
3 horas para concluir
5 vídeos (Total 34 mín.)
6 exercícios práticos
Installing R8min
Installing R Studio4min
RStudio Tour8min
R Packages10min
Projects in R6min
Module Two Summative Quiz30min
2 horas para concluir
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.
2 horas para concluir
4 vídeos (Total 28 mín.)
4 videos
Version Control11min
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
5 horas para concluir
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 horas para concluir
4 vídeos (Total 34 mín.)
5 exercícios práticos
R Markdown10min
Types of Data Science Questions6min
Experimental Design14min
Big Data6min
Module Four Summative Quiz30min
Principais avaliações do As Ferramentas do Cientista de Dados
Destaques
Foundational tools
(243)Introductory course
(1056)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.
This course was a good intro especially in setting all the necessary software for future courses. I suggest to read the manuals, books and other readings the profs suggest. The resources are helpful.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
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.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
