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

約3か月で修了

推奨7時間/週

英語

字幕:英語, 中国語(簡体), アラビア語, フランス語, ベトナム語, グルジア語, エストニア語, ドイツ語, タイ語, 日本語, ネパール語...
User
このSpecializationを受講している学習者は
  • Biostatisticians
  • Risk Managers
  • Biologists
  • Economists
  • Data Scientists

学習内容

  • Check

    Build R packages

  • Check

    Custom data visualization and graphics

  • Check

    Data manipulation and wrangling

  • Check

    Produce and scale data science products

習得するスキル

R ProgrammingData Visualization (DataViz)Ggplot2tidyverseObject-Oriented Programming (OOP)
User
このSpecializationを受講している学習者は
  • Biostatisticians
  • Risk Managers
  • Biologists
  • Economists
  • Data Scientists

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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

約3か月で修了

推奨7時間/週

英語

字幕:英語, 中国語(簡体), アラビア語, フランス語, ベトナム語, グルジア語, エストニア語, ドイツ語, タイ語, 日本語, ネパール語...

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5コースあります。

コース1

The R Programming Environment

4.4
890件の評価
232件のレビュー
コース2

Advanced R Programming

4.3
427件の評価
103件のレビュー
コース3

Building R Packages

4.2
179件の評価
45件のレビュー
コース4

Building Data Visualization Tools

4.0
130件の評価
32件のレビュー

講師

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University

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.

  • 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.

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。