- Data Science
- Machine Learning
- Github
- R Programming
- Exploratory Data Analysis
- Rstudio
- Data Analysis
- Debugging
- Data Manipulation
- Regular Expression (REGEX)
- Data Cleansing
- Cluster Analysis
ofrecido por
Programa especializado: Ciencia de los datos: bases utilizando RUniversidad Johns HopkinsQué aprenderás
Use R to clean, analyze, and visualize data.
Learn how to ask the right questions, obtain data, and perform reproducible research.
Use GitHub to manage data science projects.
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
Habilidades que obtendrás
Acerca de este Programa Especializado
26.555 vistas recientes
Formula las preguntas adecuadas, manipula conjuntos de datos y crea visualizaciones para comunicar los resultados.
Este programa especializado abarca las herramientas y técnicas fundamentales de la ciencia de los datos, incluyendo la obtención, limpieza y exploración de datos, la programación en R y la realización de investigaciones reproducibles. Los estudiantes que completen este programa especializado estarán preparados para cursar el programa especializado Ciencia de los datos: estadísticas y aprendizaje automático, en el que crearán un producto de datos utilizando datos del mundo real.
Los cinco cursos de este programa especializado son los mismos que componen la primera mitad del programa especializado Ciencia de los datos. Este programa especializado se presenta para los estudiantes que quieran empezar y completar primero los aspectos básicos del plan de estudios, antes de pasar a los temas más avanzados de Ciencia de los datos: estadísticas y aprendizaje automático.
Proyecto de aprendizaje aplicado
In taking the Data Science: Foundations using R Specialization, learners will complete a project at the ending of each course in this specialization. Projects include, installing tools, programming in R, cleaning data, performing analyses, as well as peer review assignments.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel principiante
No se requiere experiencia previa.
Aproximadamente 5 meses para completarse
Ritmo sugerido de 8 horas/semana
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemán (German), Ruso (Russian), Español (Spanish), Chino (simplificado), Portugués (de Brasil), Japonés
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel principiante
No se requiere experiencia previa.
Aproximadamente 5 meses para completarse
Ritmo sugerido de 8 horas/semana
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemán (German), Ruso (Russian), Español (Spanish), Chino (simplificado), Portugués (de Brasil), Japonés
Cómo funciona el programa especializado
Toma cursos
Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.
Proyecto práctico
Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.
Obtén un certificado
Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.
Hay 5 cursos en este Programa Especializado
La caja de herramientas del científico de datos
33,156 calificaciones
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.
Programación R
21,691 calificaciones
In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis. You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language. The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code. Topics in statistical data analysis will provide working examples.
Obtención y limpieza de datos
7,940 calificaciones
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.
análisis exploratorio de datos
5,981 calificaciones
This course covers the essential exploratory techniques for summarizing data. These techniques are typically applied before formal modeling commences and can help inform the development of more complex statistical models. Exploratory techniques are also important for eliminating or sharpening potential hypotheses about the world that can be addressed by the data. We will cover in detail the plotting systems in R as well as some of the basic principles of constructing data graphics. We will also cover some of the common multivariate statistical techniques used to visualize high-dimensional data.
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
¿Cuánto tiempo se necesita para completar un programa especializado?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Can I sign up for the course without paying or applying for financial aid?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
