Data ScienceMachine LearningGithubR ProgrammingExploratory Data AnalysisRstudioData AnalysisDebuggingData ManipulationRegular Expression (REGEX)Data CleansingCluster Analysis
oferecido por
Programa de cursos integrados Data Science: Foundations using RUniversidade Johns HopkinsO que você vai aprender
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
Habilidades que você terá
Sobre este Programa de cursos integrados
68,158 visualizações recentes
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.
Projeto de Aprendizagem Aplicada
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.
Resultados de carreira do aprendiz
39%
Começou uma nova carreira depois de completar o Programa de cursos integrados.
15%
Conseguiu um aumento ou uma promoção.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Não é necessário ter experiência prévia.Não é necessária experiência prévia.
Aprox. 5 meses para completar
8 horas/semana sugeridas
Inglês
Legendas: Inglês, Francês, Coreano, Russo, Espanhol, Árabe, Chinês (simplificado), Português (Brasil), Vietnamita, Japonês, Português (Brasil)
Resultados de carreira do aprendiz
39%
Começou uma nova carreira depois de completar o Programa de cursos integrados.
15%
Conseguiu um aumento ou uma promoção.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Não é necessário ter experiência prévia.Não é necessária experiência prévia.
Aprox. 5 meses para completar
8 horas/semana sugeridas
Inglês
Legendas: Inglês, Francês, Coreano, Russo, Espanhol, Árabe, Chinês (simplificado), Português (Brasil), Vietnamita, Japonês, Português (Brasil)
Este Programa de cursos integrados contém 5 cursos
As Ferramentas do Cientista de Dados
29,362 classificações
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.
Linguagem R
19,648 classificações
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.
Obtenção e Limpeza de Dados
7,532 classificações
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.
Análise Exploratória de Dados
5,694 classificações
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.
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Este Programa de cursos integrados não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de Programas de cursos integrados que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.
Can I just enroll in a single course?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Posso me inscrever em um único curso?
Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.
Can I take the course for free?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Posso fazer o curso gratuitamente?
Quando se inscrever no curso, você terá acesso a todos os cursos na Especialização e ganhará um certificado quando concluir o trabalho. Se você só quiser ler e visualizar o conteúdo do curso, pode auditar o curso gratuitamente. Se não puder pagar a taxa, você pode solicitar ajuda financeira.
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.
Quanto tempo é necessário para concluir a Especialização?
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.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
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.
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
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.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
