Before you can work with data you have to get some. This course will cover the basic ways that data can be obtained. The course will cover obtaining data from the web, from APIs, from databases and from colleagues in various formats. It will also cover the basics of data cleaning and how to make data “tidy”. Tidy data dramatically speed downstream data analysis tasks. The course will also cover the components of a complete data set including raw data, processing instructions, codebooks, and processed data. The course will cover the basics needed for collecting, cleaning, and sharing data.
Universidad Johns HopkinsAcerca de este Curso
390,809 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
39%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
36%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 19 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Chino (simplificado), Vietnamita, Coreano, Ruso (Russian), Inglés (English)
Qué aprenderás
Understand common data storage systems
Apply data cleaning basics to make data "tidy"
Use R for text and date manipulation
Obtain usable data from the web, APIs, and databases
Habilidades que obtendrás
Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingData Cleansing
Resultados profesionales del estudiante
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Aprox. 19 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Chino (simplificado), Vietnamita, Coreano, Ruso (Russian), Inglés (English)
ofrecido por
Universidad Johns Hopkins
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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
Week 1
In this first week of the course, we look at finding data and reading different file types.
2 horas para completar
9 videos (Total 67 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario
9 videos
Raw and Processed Data7m
Components of Tidy Data9m
Downloading Files7m
Reading Local Files4m
Reading Excel Files3m
Reading XML12m
Reading JSON5m
The data.table Package11m
4 lecturas
Welcome to Week 110m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1 ejercicio de práctica
Week 1 Quiz10m
1 hora para completar
Week 2
Welcome to Week 2 of Getting and Cleaning Data! The primary goal is to introduce you to the most common data storage systems and the appropriate tools to extract data from web or from databases like MySQL.
1 hora para completar
5 videos (Total 41 minutos)
5 videos
Reading from HDF56m
Reading from The Web6m
Reading From APIs7m
Reading From Other Sources4m
1 ejercicio de práctica
Week 2 Quiz10m
10 horas para completar
Week 3
Welcome to Week 3 of Getting and Cleaning Data! This week the lectures will focus on organizing, merging and managing the data you have collected using the lectures from Weeks 1 and 2.
10 horas para completar
7 videos (Total 60 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
7 videos
Summarizing Data11m
Creating New Variables10m
Reshaping Data9m
Managing Data Frames with dplyr - Introduction3m
Managing Data Frames with dplyr - Basic Tools12m
Merging Data6m
1 lectura
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1 ejercicio de práctica
Week 3 Quiz10m
6 horas para completar
Week 4
Welcome to Week 4 of Getting and Cleaning Data! This week we finish up with lectures on text and date manipulation in R. In this final week we will also focus on peer grading of Course Projects.
6 horas para completar
5 videos (Total 34 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
5 videos
Regular Expressions I5m
Regular Expressions II8m
Working with Dates6m
Data Resources3m
2 lecturas
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1 ejercicio de práctica
Week 4 Quiz10m
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.