이 전문 분야 정보
최근 조회 67,187

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 4개월 필요

매주 6시간 권장

영어

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

배울 내용

  • Check

    Use R to clean, analyze, and visualize data.

  • Check

    Learn how to ask the right questions, obtain data, and perform reproducible research.

  • Check

    Use GitHub to manage data science projects.

귀하가 습득할 기술

Data ScienceMachine LearningGithubR ProgrammingExploratory Data Analysis

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Specialization을(를) 수강하는 학습자

  • Biostatisticians
  • Data Analysts
  • Scientists
  • Risk Managers
  • Researchers

전문분야 이용 방법

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문 분야에는 5개의 강좌가 있습니다.

강좌1

The Data Scientist’s Toolbox

4.5
20,689개의 평가
4,135개의 리뷰
강좌2

R 프로그래밍

4.6
15,219개의 평가
3,122개의 리뷰
강좌3

Getting and Cleaning Data

4.6
6,447개의 평가
1,000개의 리뷰
강좌4

탐구 데이터 분석

4.7
4,894개의 평가
696개의 리뷰

강사

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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

산업 파트너:

Industry Partner Logo #0

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

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.

  • 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).

  • 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.

  • 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.

  • You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.

  • 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.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.