이 전문 분야 정보

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R is a programming language and a free software environment for statistical computing and graphics, widely used by data analysts, data scientists and statisticians. This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing and scaling useful data science results and products. This Specialization will give you rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages, and developing custom data visualizations. You’ll be introduced to indispensable R libraries for data manipulation, like tidyverse, and data visualization and graphics, like ggplot2. You’ll learn modern software development practices to build tools that are highly reusable, modular, and suitable for use in a team-based environment or a community of developers. This Specialization is designed to serve both data analysts, who may want to gain more familiarity with hands-on, fundamental software skills for their everyday work, as well as data mining experts and data scientists, who may want to use R to scale their developing and programming skills, and further their careers as data science experts.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 6개월 필요

매주 4시간 권장

영어

자막: 영어, 프랑스어, 러시아어, 중국어 (간체자), 아랍어, 베트남어, 독일어, 조지아어, 에스토니아어, 타이어, 일본어, 네팔어...

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전문분야 이용 방법

강좌 수강

Coursera 특화 과정은 한 가지 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 특화 과정에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 특화 과정에 속하는 강좌에 등록하면 해당 특화 과정 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료할 수도 있으며, 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 특화 과정에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 특화 과정을 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 특화 과정에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우, 다른 모든 강좌를 완료해야 프로젝트 강좌를 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

강좌 1

The R Programming Environment

4.4
935개의 평가
245개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Advanced R Programming

4.3
452개의 평가
112개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Building R Packages

4.1
185개의 평가
47개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Building Data Visualization Tools

4.0
134개의 평가
33개의 리뷰

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).

  • We strongly recommend that you take the courses in order.

  • 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 will be able to use R to create new data science tools as part of a team or a community of developers. You will be able to build R packages, develop custom visualizations, and apply modern software development tools to create reusable code for solving data science problems.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.