この専門講座について
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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, アラビア語, フランス語, 中国語(簡体), ギリシャ語, イタリア語, ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, ロシア語, トルコ語, ヘブライ語, スペイン語, 日本語...

学習内容

  • Check

    Use R to clean, analyze, and visualize data.

  • Check

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

  • Check

    Use GitHub to manage data science projects.

  • Check

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

習得するスキル

GithubMachine LearningR ProgrammingRegression Analysis

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, アラビア語, フランス語, 中国語(簡体), ギリシャ語, イタリア語, ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, ロシア語, トルコ語, ヘブライ語, スペイン語, 日本語...

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

The Data Scientist’s Toolbox

4.5
20,365件の評価
4,076件のレビュー
コース2

Rプログラミング

4.6
15,012件の評価
3,082件のレビュー
コース3

Getting and Cleaning Data

4.6
6,361件の評価
988件のレビュー
コース4

探索的データ解析

4.7
4,830件の評価
684件のレビュー

講師

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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
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

業界パートナー

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Industry Partner Logo #1

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....

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。