数据科学家的工具箱

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Q: 我什么时候能看到讲座和作业？

要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

本课程是多个项目的一部分。

位教师：Jeff Leek, PhD

765,405 人已注册

包含在 Coursera Plus 中

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4个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

4.6

（34,051 条评论）

2 周完成

在 10 小时一周

灵活的计划

自行安排学习进度

96%

大多数学生喜欢此课程

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2 周完成

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您将学到什么

设置 R、R-Studio、Github 和其他实用工具
了解数据分析人员使用的数据、问题和工具
解释研究设计的基本概念
创建 Github 仓库

您将获得的技能

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

作业

21 项作业

授课语言：英语（English）

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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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4个模块

在本模块中，我们将介绍并定义数据科学和数据本身。我们还将介绍数据科学家在遇到困难时用来寻求帮助的一些资源。

涵盖的内容

5个视频2篇阅读材料5个作业5个插件

5个视频总计40分钟

为什么选择自动视频？5分钟
什么是数据科学？9分钟
什么是数据？6分钟
获取帮助10分钟
数据科学流程9分钟

2篇阅读材料总计7分钟

欢迎5分钟
解释说明2分钟

5个作业总计126分钟

什么是数据科学？6分钟
什么是数据？30分钟
获取帮助小测验30分钟
数据科学流程30分钟
第一单元总结性测验30分钟

5个插件总计75分钟

为什么选择自动视频？15分钟
什么是数据科学？15分钟
什么是数据？15分钟
获取帮助15分钟
数据科学流程15分钟

在本模块中，我们将帮助你使用 R 和 RStudio。在学习过程中，您将了解到这两种软件的一些基础知识以及数据科学家使用它们的原因。

涵盖的内容

5个视频6个作业5个插件

5个视频总计34分钟

安装 R6分钟
安装 R Studio3分钟
RStudio 之旅7分钟
R 套件11分钟
R 语言项目5分钟

6个作业总计180分钟

安装 R30分钟
安装 R Studio30分钟
RStudio 之旅30分钟
R 套件30分钟
R 语言项目30分钟
模块二总结性测验30分钟

5个插件总计75分钟

安装 R15分钟
安装 R Studio15分钟
RStudio 之旅15分钟
R 套件15分钟
R 语言项目15分钟

在本模块中，您将了解版本控制及其对数据科学家如此重要的原因。您还将学习如何使用 Git 和 GitHub 管理数据科学项目中的版本控制。

涵盖的内容

4个视频5个作业4个插件

4个视频总计28分钟

版本控制11分钟
Github 和 Git8分钟
链接 Github 和 R Studio4分钟
版本控制下的项目4分钟

5个作业总计150分钟

版本控制30分钟
GitHub 和 Git30分钟
链接 Git/GitHub 和 RStudio30分钟
版本控制下的项目30分钟
模块三总结性测验30分钟

4个插件总计60分钟

版本控制15分钟
GitHub 和 Git15分钟
链接 GitHub 和 RStudio15分钟
版本控制下的项目15分钟

在最后一个模块中，您将学习使用 R Markdown，并了解对每个成功的数据科学家都极为重要的三个概念：提出好问题、实验设计和大数据。

涵盖的内容

4个视频5个作业1次同伴评审4个插件

4个视频总计33分钟

R Markdown8分钟
数据科学问题的类型9分钟
实验设计9分钟
大数据6分钟

5个作业总计150分钟

R Markdown30分钟
数据科学问题的类型30分钟
实验设计30分钟
大数据30分钟
模块四总结性测验30分钟

1次同伴评审总计60分钟

组装工具箱60分钟

4个插件总计60分钟

R Markdown15分钟
数据科学问题的类型15分钟
实验设计15分钟
大数据15分钟

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 (4,789个评价)

Jeff Leek, PhD

Johns Hopkins University

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提供方

Johns Hopkins University

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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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已于 Oct 7, 2020审阅

Great course content and very much informative with the different options of learning either through text or video. A good introductory course to the Data Science: Foundations Using R Specialization.

已于 Jun 2, 2017审阅

Nice Course. Basics are very well taught in this course.Thank you JHU and Coursera for this course. I have decided to donate 10% of my first salary to coursera once I am complete this and get intern.

已于 Sep 19, 2018审阅

Good Data Science Tools foundation course. You get your hands dirty a bit and you get to learn how to solve some issues with resources. Great practical experience on top of the knowledge additions.

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