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.
존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 234,171회
학습자 경력 결과
39%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
36%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 20시간 필요
영어
자막: 프랑스어, 중국어 (간체자), 베트남어, 한국어, 러시아어, 영어
귀하가 습득할 기술
Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingData Cleansing
학습자 경력 결과
39%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
36%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 20시간 필요
영어
자막: 프랑스어, 중국어 (간체자), 베트남어, 한국어, 러시아어, 영어
제공자:
존스홉킨스대학교
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Week 1
In this first week of the course, we look at finding data and reading different file types.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 67분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
Raw and Processed Data7m
Components of Tidy Data9m
Downloading Files7m
Reading Local Files4m
Reading Excel Files3m
Reading XML12m
Reading JSON5m
The data.table Package11m
4개의 읽기 자료
Welcome to Week 110m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1개 연습문제
Week 1 Quiz30m
완료하는 데 1시간 필요
Week 2
Welcome to Week 2 of Getting and Cleaning Data! The primary goal is to introduce you to the most common data storage systems and the appropriate tools to extract data from web or from databases like MySQL.
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 41분)
5개의 동영상
Reading from HDF56m
Reading from The Web6m
Reading From APIs7m
Reading From Other Sources4m
1개 연습문제
Week 2 Quiz30m
완료하는 데 11시간 필요
Week 3
Welcome to Week 3 of Getting and Cleaning Data! This week the lectures will focus on organizing, merging and managing the data you have collected using the lectures from Weeks 1 and 2.
완료하는 데 11시간 필요
7개 동영상 (총 60분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
7개의 동영상
Summarizing Data11m
Creating New Variables10m
Reshaping Data9m
Managing Data Frames with dplyr - Introduction3m
Managing Data Frames with dplyr - Basic Tools12m
Merging Data6m
1개의 읽기 자료
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1개 연습문제
Week 3 Quiz30m
완료하는 데 5시간 필요
Week 4
Welcome to Week 4 of Getting and Cleaning Data! This week we finish up with lectures on text and date manipulation in R. In this final week we will also focus on peer grading of Course Projects.
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 34분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Regular Expressions I5m
Regular Expressions II8m
Working with Dates6m
Data Resources3m
2개의 읽기 자료
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz30m
검토
GETTING AND CLEANING DATA의 최상위 리뷰
HS 제공2020년 5월 2일
This course provides an introduction of some important concepts and tools on a very important aspect of data science: cleaning and organizing data before any analysis. A must for any data scientist.
CW 제공2020년 8월 6일
I think that the level of difficulty of the exercises and final assignment does not match with the depth of the lectures; without a textbook, I feel lost, don't have a reference, and have to guess.
DH 제공2016년 2월 1일
Easy, mostly instructive Course. The Assignments and quizzes are quite good, and illustrates the lessons very well. See the videos for general presentation, but use the energy on the excersizes.
BE 제공2016년 10월 25일
This course is really a challenging and compulsory for any one who wants to be a data scientist or working in any sort of data. It teaches you how to make very palatable data-set fro ma messy data.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강의 및 과제 이용 권한은 등록 유형에 따라 다릅니다. 청강 모드로 강좌를 수강하면 대부분의 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 채점된 과제를 이용하고 수료증을 받으려면 청강 도중 또는 이후에 수료증 경험을 구매해야 합니다. 청강 옵션이 표시되지 않는 경우:
- 강좌에서 청강 옵션을 제공하지 않을 수 있습니다. 대신 무료 평가판을 사용하거나 재정 지원을 신청할 수 있습니다.
이 전문 분야를 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.
Is financial aid available?
예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.
강좌를 수료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위 및 Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
