この専門講座について

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受講生の就業成果
43%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
19%
昇給や昇進につながった

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

初級レベル

You should have beginner level experience in Python. Familarity with regression is recommended.

約8か月で修了

推奨6時間/週

英語

字幕:英語, 韓国語, アラビア語, フランス語, 中国語(簡体), ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, スペイン語, 日本語, ロシア語...

学習内容

  • Use R to clean, analyze, and visualize data.

  • Navigate the entire data science pipeline from data acquisition to publication.

  • Use GitHub to manage data science projects.

  • Perform regression analysis, least squares and inference using regression models.

習得するスキル

GithubMachine LearningR ProgrammingRegression Analysis
受講生の就業成果
43%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
19%
昇給や昇進につながった

100%オンラインコース

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フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

初級レベル

You should have beginner level experience in Python. Familarity with regression is recommended.

約8か月で修了

推奨6時間/週

英語

字幕:英語, 韓国語, アラビア語, フランス語, 中国語(簡体), ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, スペイン語, 日本語, ロシア語...

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。

how it works

この専門講座には10コースあります。

コース1

コース 1

The Data Scientist’s Toolbox

4.6
22,456件の評価
4,528件のレビュー
コース2

コース 2

Rプログラミング

4.6
16,166件の評価
3,316件のレビュー
コース3

コース 3

Getting and Cleaning Data

4.6
6,762件の評価
1,051件のレビュー
コース4

コース 4

探索的データ解析

4.7
5,148件の評価
727件のレビュー

提供:

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University) ロゴ

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)

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レビュー

データサイエンス からの人気レビュー

よくある質問

  • 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。

  • 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。

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

  • Each course in the Specialization is offered monthly.

  • 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.

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。