In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
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Universidad Johns HopkinsAcerca de este Curso
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Prueba Coursera para negociosQué aprenderás
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
Understand the data, problems, and tools that data analysts use
Explain essential study design concepts
Create a Github repository
Habilidades que obtendrás
- Data Science
- Github
- R Programming
- Rstudio
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Prueba Coursera para negocios
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Programa - Qué aprenderás en este curso
5 horas para completar
Data Science Fundamentals
5 horas para completar
5 videos (Total 40 minutos), 2 lecturas, 5 cuestionarios
5 horas para completar
R and RStudio
5 horas para completar
5 videos (Total 34 minutos)
4 horas para completar
Version Control and GitHub
4 horas para completar
4 videos (Total 28 minutos)
5 horas para completar
R Markdown, Scientific Thinking, and Big Data
5 horas para completar
4 videos (Total 34 minutos)
Reseñas
- 5 stars69,47 %
- 4 stars23,24 %
- 3 stars5,26 %
- 2 stars1,09 %
- 1 star0,91 %
Aspectos destacados
"Foundational tools" en 243 reseñas
"Introductory course" en 1056 reseñas
Principales reseñas sobre LA CAJA DE HERRAMIENTAS DEL CIENTÍFICO DE DATOS
por CC10 de jun. de 2016
A good basic class and collection of the tools. I wish there had been a little more explanation of what we would use the software for, but I found the lecture parts to be both concise and informative.
por MF12 de abr. de 2020
Yeah, the robot voice is annoying. There needs to be better instruction on getting R Markdown to work. I tried in vain and gave up on it after looking at multiple forums with my same issue. Oh well.
por AI23 de abr. de 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.
por LR7 de sep. de 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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
