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使用 R 的数据科学 - 毕业设计项目
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使用 R 的数据科学 - 毕业设计项目

本课程是多个项目的一部分。

Jeff Grossman
Yan Luo

位教师:Jeff Grossman

16,940 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(100 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
2 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

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中级 等级
需要一些相关经验
2 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
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您将学到什么

  • 编写一个网络搜刮程序,使用 HTTP 请求从 HTML 文件中提取数据,并将数据转换为数据帧。

  • 通过处理缺失值、格式化和规范化数据、二值化以及将分类值转化为数值,为建模做好数据准备。

  • 通过计算描述性统计数据、绘制数据图表和生成相关统计数据,利用探索性数据分析技术解释数据。

  • 创建一个 Shiny 应用程序,其中包含一个 Leaflet 地图和一个交互式仪表盘,然后就该项目创建一个演示文稿,与同伴分享。

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时,您还需要选择一个特定的合作项目。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块

涵盖的内容

2个视频1个作业3个应用程序项目5个插件

涵盖的内容

1个视频1个作业2个应用程序项目3个插件

在 "毕业设计 "项目的这一阶段,您已经获得了一些有关数据收集和数据处理的宝贵工作知识。您还学到了很多关于 SQL 查询和可视化的知识。祝贺你们!现在是时候应用一些新知识,再次通过实践学习探索性数据分析 (EDA) 技术了。您可以使用上一模块中处理过的数据集。但是,如果您在完成数据处理时遇到任何问题,也不用担心,我们已经为您准备了一些干净的数据集。您需要完成三个实验:

涵盖的内容

1个视频1个作业3个应用程序项目3个插件

涵盖的内容

1个视频1个作业2个应用程序项目2个插件

涵盖的内容

1个视频1个作业1个非评分实验室3个插件

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料1次同伴评审5个插件

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.5 (31个评价)
Jeff Grossman
IBM
3 门课程667,937 名学生
Yan Luo
IBM
7 门课程376,651 名学生

提供方

IBM

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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100 条评论

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已于 Oct 21, 2023审阅

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已于 Jun 12, 2024审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。