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.
제공자:
존스홉킨스대학교
About this Course
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배울 내용
Create a Github repository
Explain essential study design concepts
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
Understand the data, problems, and tools that data analysts work with
귀하가 습득할 기술
Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 3시간 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.
5개 동영상 (총 40분), 2 readings, 5 quizzes
5개의 동영상
What is Data Science?9m
What is Data?6m
Getting Help10m
The Data Science Process9m
2개의 읽기 자료
Welcome5m
A Note of Explanation2m
5개 연습문제
What is Data Science?6m
What is Data?6m
Getting Help Quiz6m
Data Science Process8m
Module One Summative Quiz30m
주
2완료하는 데 3시간 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.
5개 동영상 (총 34분), 6 quizzes
6개 연습문제
Installing R8m
Installing R Studio4m
RStudio Tour8m
R Packages10m
Projects in R6m
Module Two Summative Quiz30m
주
3완료하는 데 2시간 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.
4개 동영상 (총 28분), 5 quizzes
4개의 동영상
Github and Git8m
Linking Github and R Studio4m
Projects under Version Control4m
5개 연습문제
Version Control6m
GitHub and Git10m
Linking Git/GitHub and RStudio6m
Projects under Version Control8m
Module Three Summative Quiz30m
주
4완료하는 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.
4개 동영상 (총 34분), 6 quizzes
5개 연습문제
R Markdown10m
Types of Data Science Questions6m
Experimental Design14m
Big Data6m
Module Four Summative Quiz30m
4.5
4192개의 리뷰38%
이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기
35%
이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기
The Data Scientist’s Toolbox의 최상위 리뷰
하이라이트
Introductory course
(1056)Foundational tools
(243)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.
강사
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brian Caffo, PhD
Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
존스홉킨스대학교 정보
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.
자주 묻는 질문
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