Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers foundational data science tools and techniques, including getting, cleaning, and exploring data, programming in R, and conducting reproducible research. Learners who complete this specialization will be prepared to take the Data Science: Statistics and Machine Learning specialization, in which they build a data product using real-world data. The five courses in this specialization are the very same courses that make up the first half of the Data Science Specialization. This specialization is presented for learners who want to start and complete the foundational part of the curriculum first, before moving onto the more advanced topics in Data Science: Statistics and Machine Learning.
提供：
学習内容
Use R to clean, analyze, and visualize data.
Learn how to ask the right questions, obtain data, and perform reproducible research.
Use GitHub to manage data science projects.
習得するスキル
100%オンラインコース
フレキシブルなスケジュール
初級レベル
約4か月で修了
英語
専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Coursera（コーセラ）の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には5コースあります。
The Data Scientist’s Toolbox
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.
Rプログラミング
In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis. You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language. The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code. Topics in statistical data analysis will provide working examples.
Getting and Cleaning Data
Before you can work with data you have to get some. This course will cover the basic ways that data can be obtained. The course will cover obtaining data from the web, from APIs, from databases and from colleagues in various formats. It will also cover the basics of data cleaning and how to make data “tidy”. Tidy data dramatically speed downstream data analysis tasks. The course will also cover the components of a complete data set including raw data, processing instructions, codebooks, and processed data. The course will cover the basics needed for collecting, cleaning, and sharing data.
探索的データ解析
This course covers the essential exploratory techniques for summarizing data. These techniques are typically applied before formal modeling commences and can help inform the development of more complex statistical models. Exploratory techniques are also important for eliminating or sharpening potential hypotheses about the world that can be addressed by the data. We will cover in detail the plotting systems in R as well as some of the basic principles of constructing data graphics. We will also cover some of the common multivariate statistical techniques used to visualize high-dimensional data.
講師
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Brian Caffo, PhD
Professor, Biostatistics業界パートナー
ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）について
よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
学資援助はありますか？
無料でコースを受講できますか？
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。
専門講座を修了するのにどのくらいの期間かかりますか？
Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.
What background knowledge is necessary?
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).
Do I need to take the courses in a specific order?
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.
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
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.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.
Can I sign up for the course without paying or applying for financial aid?
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.
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
