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.
Der Werkzeugkasten des Data Scientist
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
Understand the data, problems, and tools that data analysts use
Explain essential study design concepts
Create a Github repository
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : General Science and Research
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Software Installation
- Catégorie : Statistical Programming
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Version Control
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Git (Version Control System)
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : Integrated Development Environments
- Catégorie : R (Software)
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Rmarkdown
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
21 devoirs
Enseigné en Allemand
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
Offert par
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Johns Hopkins University
University of California, Davis
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