Acerca de este Curso
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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. 8 horas para completar

Sugerido: 1-4 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Árabe (Arabic), Francés (French), Chino (simplificado), Griego, Italiano, Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Ruso (Russian), Turco (Turkish), Inglés (English), Hebreo, Español (Spanish), Japonés...

Qué aprenderás

  • Check

    Create a Github repository

  • Check

    Explain essential study design concepts

  • Check

    Set up R, R-Studio, Github and other useful tools

  • Check

    Understand the data, problems, and tools that data analysts work with

Habilidades que obtendrás

Data ScienceGithubR ProgrammingRstudio

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

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Aprox. 8 horas para completar

Sugerido: 1-4 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Árabe (Arabic), Francés (French), Chino (simplificado), Griego, Italiano, Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Ruso (Russian), Turco (Turkish), Inglés (English), Hebreo, Español (Spanish), Japonés...

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

Week 1

16 videos (Total 51 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario
16 videos
The Data Scientist's Toolbox5m
Getting Help8m
Finding Answers4m
R Programming Overview2m
Getting Data Overview1m
Exploratory Data Analysis Overview1m
Reproducible Research Overview1m
Statistical Inference Overview1m
Regression Models Overview1m
Practical Machine Learning Overview1m
Building Data Products Overview1m
Installing R on Windows {Roger Peng}3m
Install R on a Mac {Roger Peng}2m
Installing Rstudio {Roger Peng}1m
Installing Outside Software on Mac (OS X Mavericks)1m
5 lecturas
Welcome to the Data Scientist's Toolbox10m
Pre-Course Survey10m
Syllabus10m
Specialization Textbooks10m
The Elements of Data Analytic Style10m
1 ejercicio de práctica
Week 1 Quiz10m
Semana
2
1 hora para completar

Week 2: Installing the Toolbox

9 videos (Total 51 minutos), 1 cuestionario
9 videos
Command Line Interface16m
Introduction to Git4m
Introduction to Github3m
Creating a Github Repository5m
Basic Git Commands5m
Basic Markdown2m
Installing R Packages5m
Installing Rtools2m
1 ejercicio de práctica
Week 2 Quiz10m
Semana
3
1 hora para completar

Week 3: Conceptual Issues

4 videos (Total 35 minutos), 1 cuestionario
4 videos
What is Data?5m
What About Big Data?4m
Experimental Design15m
1 ejercicio de práctica
Week 3 Quiz10m
Semana
4
2 horas para completar

Week 4: Course Project Submission & Evaluation

1 lectura, 1 cuestionario
1 lectura
Post-Course Survey10m
4.5
4135 revisionesChevron Right

38%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

35%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

Principales revisiones sobre The Data Scientist’s Toolbox

Aspectos destacados
Foundational tools
(243)
Introductory course
(1056)
por LRSep 8th 2017

It was really insightful, coming from knowing almost nothing about statistics or experimental design, it was easy to understand while not feeling shallow. Just the right amount of information density.

por AIApr 24th 2018

This course was a good intro especially in setting all the necessary software for future courses. I suggest to read the manuals, books and other readings the profs suggest. The resources are helpful.

Instructores

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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Acerca de 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....

Preguntas Frecuentes

  • 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.

  • 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.

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