About this Course
최근 조회 340,465

다음의 1/10개 강좌

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 1-4 hours/week...

영어

자막: 아랍어, 프랑스어, 중국어 (간체자), 그리스어, 이탈리아어, 포르투갈어 (브라질), 베트남어, 러시아어, 터키어, 영어, 히브리어, 일본어...

배울 내용

  • Check

    Create a Github repository

  • Check

    Explain essential study design concepts

  • Check

    Set up R, R-Studio, Github and other useful tools

  • Check

    Understand the data, problems, and tools that data analysts work with

귀하가 습득할 기술

Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio

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권장: 1-4 hours/week...

영어

자막: 아랍어, 프랑스어, 중국어 (간체자), 그리스어, 이탈리아어, 포르투갈어 (브라질), 베트남어, 러시아어, 터키어, 영어, 히브리어, 일본어...

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Week 1

During Week 1, you'll learn about the goals and objectives of the Data Science Specialization and each of its components. You'll also get an overview of the field as well as instructions on how to install R.

...
16 videos (Total 51 min), 5 readings, 1 quiz
16개의 동영상
The Data Scientist's Toolbox5m
Getting Help8m
Finding Answers4m
R Programming Overview2m
Getting Data Overview1m
Exploratory Data Analysis Overview1m
Reproducible Research Overview1m
Statistical Inference Overview1m
Regression Models Overview1m
Practical Machine Learning Overview1m
Building Data Products Overview1m
Installing R on Windows {Roger Peng}3m
Install R on a Mac {Roger Peng}2m
Installing Rstudio {Roger Peng}1m
Installing Outside Software on Mac (OS X Mavericks)1m
5개의 읽기 자료
Welcome to the Data Scientist's Toolbox10m
Pre-Course Survey10m
Syllabus10m
Specialization Textbooks10m
The Elements of Data Analytic Style10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz10m
2
완료하는 데 1시간 필요

Week 2: Installing the Toolbox

This is the most lecture-intensive week of the course. The primary goal is to get you set up with R, Rstudio, Github, and the other tools we will use throughout the Data Science Specialization and your ongoing work as a data scientist.

...
9 videos (Total 51 min), 1 quiz
9개의 동영상
Command Line Interface16m
Introduction to Git4m
Introduction to Github3m
Creating a Github Repository5m
Basic Git Commands5m
Basic Markdown2m
Installing R Packages5m
Installing Rtools2m
1개 연습문제
Week 2 Quiz10m
3
완료하는 데 1시간 필요

Week 3: Conceptual Issues

The Week 3 lectures focus on conceptual issues behind study design and turning data into knowledge. If you have trouble or want to explore issues in more depth, please seek out answers on the forums. They are a great resource! If you happen to be a superstar who already gets it, please take the time to help your classmates by answering their questions as well. This is one of the best ways to practice using and explaining your skills to others. These are two of the key characteristics of excellent data scientists.

...
4 videos (Total 35 min), 1 quiz
4개의 동영상
What is Data?5m
What About Big Data?4m
Experimental Design15m
1개 연습문제
Week 3 Quiz10m
4
완료하는 데 2시간 필요

Week 4: Course Project Submission & Evaluation

In Week 4, we'll focus on the Course Project. This is your opportunity to install the tools and set up the accounts that you'll need for the rest of the specialization and for work in data science.

...
1 reading, 1 quiz
1개의 읽기 자료
Post-Course Survey10m
4.5
3834개의 리뷰Chevron Right

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The Data Scientist’s Toolbox의 최상위 리뷰

하이라이트
Introductory course
(1056)
Foundational tools
(243)
대학: LRSep 8th 2017

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.

대학: AMJul 22nd 2017

Great Primer for what Data Science is about. It also provides the infrastructure of tools needed. This was what I was after, a way to provide other data scientist hardware and infrastructure support.

강사

Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg 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....

데이터 과학 전문 분야 정보

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
데이터 과학

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 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.

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