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.
提供：
このコースについて
4.5
18,710件の評価
学習内容
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
習得するスキル
Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio
シラバス - 本コースの学習内容
週
12時間で修了
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件のビデオ （合計51分）, 5 readings, 1 quiz
16件のビデオ
The Data Scientist's Toolbox5 分
Getting Help8 分
Finding Answers4 分
R Programming Overview2 分
Getting Data Overview1 分
Exploratory Data Analysis Overview1 分
Reproducible Research Overview1 分
Statistical Inference Overview1 分
Regression Models Overview1 分
Practical Machine Learning Overview1 分
Building Data Products Overview1 分
Installing R on Windows {Roger Peng}3 分
Install R on a Mac {Roger Peng}2 分
Installing Rstudio {Roger Peng}1 分
Installing Outside Software on Mac (OS X Mavericks)1 分
5件の学習用教材
Welcome to the Data Scientist's Toolbox10 分
Pre-Course Survey10 分
Syllabus10 分
Specialization Textbooks10 分
The Elements of Data Analytic Style10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz10 分
週
21時間で修了
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件のビデオ （合計51分）, 1 quiz
9件のビデオ
Command Line Interface16 分
Introduction to Git4 分
Introduction to Github3 分
Creating a Github Repository5 分
Basic Git Commands5 分
Basic Markdown2 分
Installing R Packages5 分
Installing Rtools2 分
1の練習問題
Week 2 Quiz10 分
週
31時間で修了
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件のビデオ （合計35分）, 1 quiz
1の練習問題
Week 3 Quiz10 分
週
42時間で修了
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
1件の学習用教材
Post-Course Survey10 分
4.5
3,773件のレビュー38%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
35%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
人気のレビュー
ハイライト
Foundational tools
(243)Introductory course
(1056)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.
講師
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
ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）について
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.
データサイエンスの専門講座について
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題（該当する場合）にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
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