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.
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존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
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유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
완료하는 데 약 18시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
배울 내용
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
귀하가 습득할 기술
Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio
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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 5시간 필요
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.
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 40분), 2 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
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.
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 34분)
완료하는 데 4시간 필요
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.
완료하는 데 4시간 필요
4개 동영상 (총 28분)
완료하는 데 5시간 필요
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.
완료하는 데 5시간 필요
4개 동영상 (총 34분)
검토
THE DATA SCIENTIST’S TOOLBOX의 최상위 리뷰
SR 제공2017년 3월 14일
It would be better if we can attempt the assignments even if we are not enrolled to the course. It would really help us to evaluate ourselves about the extent to which we have understood the concepts.
SF 제공2020년 4월 14일
As a business student from Bangladesh who is aspiring to be a data analyst in near future, I love this course very much. The quizzes and assessments were the places to check how much I exactly learnt.
LR 제공2017년 9월 7일
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.
CC 제공2016년 6월 10일
A good basic class and collection of the tools. I wish there had been a little more explanation of what we would use the software for, but I found the lecture parts to be both concise and informative.
자주 묻는 질문
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