Comienza tu carrera en ciencia de los datos. Una introducción de diez cursos a la ciencia de los datos, desarrollada e impartida por profesores destacados.

4.5

estrellas

38,152 calificaciones

Jeff Leek, PhD +2 instructores más

466.645 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Ciencia de DatosUniversidad Johns Hopkins

Qué aprenderás

Use R to clean, analyze, and visualize data.
Navigate the entire data science pipeline from data acquisition to publication.
Use GitHub to manage data science projects.
Perform regression analysis, least squares and inference using regression models.

Habilidades que obtendrás

Github
Machine Learning
R Programming
Regression Analysis
Data Science
Rstudio
Data Analysis
Debugging
Data Manipulation
Regular Expression (REGEX)
Data Cleansing
Cluster Analysis

Acerca de este Programa Especializado

104.509 vistas recientes

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material.

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

You should have beginner level experience in Python. Familiarity with regression is recommended

Aproximadamente 11 meses para completarse

Ritmo sugerido de 7 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

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Cronograma flexible

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Nivel principiante

You should have beginner level experience in Python. Familiarity with regression is recommended

Aproximadamente 11 meses para completarse

Ritmo sugerido de 7 horas/semana

Inglés (English)

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 10 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

La caja de herramientas del científico de datos

4.6

estrellas

33,146 calificaciones

•

7,080 reseña

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.

Curso2

Curso 2

Programación R

4.5

estrellas

21,684 calificaciones

•

4,699 reseña

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.

Curso3

Curso 3

Obtención y limpieza de datos

4.5

estrellas

7,938 calificaciones

•

1,314 reseña

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.

Curso4

Curso 4

análisis exploratorio de datos

4.7

estrellas

5,981 calificaciones

•

875 reseña

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.

Instructores

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.

Socios del sector

Preguntas Frecuentes

¿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.
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.
¿Cuánto tiempo se necesita para completar un programa especializado?
Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.
¿Con qué frecuencia se ofrece cada curso del programa especializado?
Each course in the Specialization is offered monthly.
What background knowledge is necessary?
Some programming experience (in any language) is recommended. We also suggest a working knowledge of mathematics up to algebra (neither calculus or linear algebra are required).
Do I need to take the courses in a specific order?
Begin by taking The Data Scientist's Toolbox and Introduction to R Programming, in order. The other courses may be taken in any order, and in parallel if desired.
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.
Can I sign up for the course without paying or applying for financial aid?
Yes, you can access the course for free via www.coursera.org/jhu. This will allow you to explore the course, watch lectures, and participate in discussions for free. To be eligible to earn a certificate, you must either pay for enrollment or qualify for financial aid.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.