提出正确的问题，操作数据集，并创建可视化来交流结果。
本专业涵盖整个数据科学流程中所需的概念和工具，从提出正确的问题到做出推论和发布结果。在最后的 "毕业设计 "中，您将运用所学到的技能，使用真实世界的数据构建一个数据产品。结业时，学生们将拥有一个作品集，展示他们对教材的掌握情况。
数据科学 专项课程
数据科学 专项课程
开启你的数据科学生涯. 数据科学入门十门课程，由知名教授开发和讲授。
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
508,422 人已注册
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
精进特定领域的专业知识
- 向大学和行业专家学习热门技能
- 借助实践项目精通一门科目或一个工具
- 培养对关键概念的深入理解
- 通过 Johns Hopkins University 获得职业证书
专业化 - 10门课程系列
数据科学家的工具箱
第 1 门课程 18小时
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
类别：数据科学
类别：数据分析
类别：Rmarkdown
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：版本控制
类别：R（软件）
类别：软件安装
类别：探索性数据分析
类别：数据扫盲
类别：统计编程
类别：GitHub
R 语言程序设计（中文版）
第 2 门课程 58小时
您将学到什么
了解重要的编程语言概念
配置统计编程软件
使用 R 循环函数和调试工具
使用 R 剖析器收集详细信息
您将获得的技能
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：数据操作
类别：模拟
类别：调试
类别：性能调整
类别：统计分析
类别：数据分析
类别：统计编程
类别：数据导入/导出
类别：数据结构
类别：计算机编程工具
类别：编程原则
获取和清理数据
第 3 门课程 20小时
您将学到什么
了解常见的数据存储系统
应用数据清理基础知识，使数据 "整洁"。
使用 R 进行文本和日期操作
从网络、应用程序接口和数据库获取可用数据
您将获得的技能
类别：数据操作
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：数据清理
类别：应用编程接口 (API)
类别：数据管理
类别：数据导入/导出
类别：数据整合
类别：MySQL
类别：数据预处理
类别：数据收集
类别：网页抓取
类别：数据访问
探索性数据分析
第 4 门课程 0分钟
您将学到什么
了解 R 中的分析图形和基本绘图系统
使用高级图形系统，如 Lattice 系统
用图形显示高维数据
应用聚类分析技术找出数据中的模式
您将获得的技能
类别：探索性数据分析
类别：制图
类别：Ggplot2
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：统计分析
类别：统计可视化
类别：数据分析
类别：无监督学习
类别：绘图（图形）
类别：数据可视化软件
类别：降维
可重复研究
第 5 门课程 8小时
您将学到什么
组织数据分析，使其更具可重复性
使用 knitr 撰写可重复的数据分析报告
确定分析项目的可重复性
使用 Markdown 发布可复制的网络文档
您将获得的技能
类别：Knitr
类别：Rmarkdown
类别：数据分析
类别：统计报告
类别：数据扫盲
类别：一般科学与研究
类别：验证和确认
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：定量研究
类别：探索性数据分析
类别：技术交流
类别：数据共享
统计推理
第 6 门课程 55小时
您将学到什么
了解从数据中得出有关人群或科学真理的结论的过程
描述变异性、分布、极限和置信区间
使用 p 值、置信区间和置换检验
做出明智的数据分析决策
您将获得的技能
类别：统计推理
类别：概率分布
类别：统计假设检验
类别：概率
类别：统计方法
类别：统计
类别：概率与统计
类别：数据分析
类别：抽样（统计）
类别：统计建模
类别：贝叶斯统计
类别：样本量的确定
类别：统计分析
回归模型
第 7 门课程 54小时
您将学到什么
使用回归分析、最小二乘法和推理
了解方差分析和方差分析模型案例
调查残差和变异性分析
描述回归模型的新用途，如散点图平滑法
您将获得的技能
类别：回归分析
类别：统计建模
类别：统计推理
类别：逻辑回归
类别：数据分析
类别：模型评估
类别：统计分析
类别：概率与统计
实用机器学习
第 8 门课程 8小时
您将学到什么
使用构建和应用预测功能的基本组件
了解训练集和测试集、过拟合和误差率等概念
描述机器学习方法，如回归或分类树
解释构建预测功能的完整过程
您将获得的技能
类别：随机森林算法
类别：回归分析
类别：功能工程
类别：模型评估
类别：数据预处理
类别：预测建模
类别：机器学习算法
类别：监督学习
类别：统计机器学习
类别：机器学习
类别：预测分析
类别：探索性数据分析
类别：应用机器学习
类别：分类算法
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：数据整理
开发数据产品
第 9 门课程 10小时
您将学到什么
使用 GoogleVis 开发基本应用程序和交互式图形
使用 Leaflet 创建交互式注释地图
构建包含数据可视化的 R Markdown 演示
创建向大众讲述故事的数据产品
您将获得的技能
类别：交互式数据可视化
类别：闪亮（R 套件）
类别：软件文档
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：Rmarkdown
类别：数据映射
类别：网络应用
类别：数据展示
类别：数据可视化软件
类别：Plotly
类别：软件包和软件管理
类别：统计报告
数据科学顶点课程
第 10 门课程 6小时
您将学到什么
为公众创建有用的数据产品
运用探索性数据分析技能
建立高效准确的预测模型
制作演示文稿，展示您的研究成果
您将获得的技能
类别：自然语言处理
类别：预测建模
类别：模型评估
类别：数据操作
类别：机器学习
类别：数据清理
类别：分析技能
类别：数据收集
类别：数据科学
类别：数据分析
类别：数据叙事
类别：探索性数据分析
类别：数据预处理
类别：R 语言程序设计（中文版）
类别：数据展示
类别：统计分析
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位教师
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