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.
Об этом курсе
4.6
Оценки: 5,420
Чему вы научитесь
Apply data cleaning basics to make data "tidy"
Obtain usable data from the web, APIs, and databases
Understand common data storage systems
Use R for text and date manipulation
Приобретаемые навыки
Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingData Cleansing
Программа курса: что вы изучите
Неделя
1Week 1
In this first week of the course, we look at finding data and reading different file types.
9 videos (Total 67 min), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Raw and Processed Data7мин
Components of Tidy Data9мин
Downloading Files7мин
Reading Local Files4мин
Reading Excel Files3мин
Reading XML12мин
Reading JSON5мин
The data.table Package11мин
4 материала для самостоятельного изучения
Welcome to Week 110мин
Syllabus10мин
Pre-Course Survey10мин
Practical R Exercises in swirl Part 110мин
1 практическое упражнение
Week 1 Quiz10мин
Неделя
2Week 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.
5 videos (Total 41 min), 1 тест
5 видео
Reading from MySQL14мин
Reading from HDF56мин
Reading from The Web6мин
Reading From APIs7мин
Reading From Other Sources4мин
1 практическое упражнение
Week 2 Quiz10мин
Неделя
3Week 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.
7 videos (Total 60 min), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
7 видео
Summarizing Data11мин
Creating New Variables10мин
Reshaping Data9мин
Managing Data Frames with dplyr - Introduction3мин
Managing Data Frames with dplyr - Basic Tools12мин
Merging Data6мин
1 материал для самостоятельного изучения
Practical R Exercises in swirl Part 210мин
1 практическое упражнение
Week 3 Quiz10мин
Неделя
4Week 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.
5 videos (Total 34 min), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 видео
Regular Expressions I5мин
Regular Expressions II8мин
Working with Dates6мин
Data Resources3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Practical R Exercises in swirl Part 410мин
Post-Course Survey10мин
1 практическое упражнение
Week 4 Quiz10мин
40%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
83%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Лучшие рецензии
автор: DH•Feb 2nd 2016
Easy, mostly instructive Course. The Assignments and quizzes are quite good, and illustrates the lessons very well.\n\nSee the videos for general presentation, but use the energy on the excersizes.
автор: BE•Oct 26th 2016
This course is really a challenging and compulsory for any one who wants to be a data scientist or working in any sort of data. It teaches you how to make very palatable data-set fro ma messy data.
Преподавателя
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brian Caffo, PhD
Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
О Johns Hopkins University
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.
О специализации ''Data Science'
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2018 Все права защищены.
