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.
от партнера
Der Werkzeugkasten des Data Scientist
Университет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Прибл. 18 часов на выполнение
Немецкий
Чему вы научитесь
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
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Прибл. 18 часов на выполнение
Немецкий
от партнера
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Data Science – Grundlagen
4 ч. на завершение
5 видео ((всего 40 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
5 ч. на завершение
R und RStudio
5 ч. на завершение
5 видео ((всего 34 мин.))
4 ч. на завершение
Versionskontrolle und GitHub
4 ч. на завершение
4 видео ((всего 28 мин.))
5 ч. на завершение
R Markdown, wissenschaftliches Denken und Big Data
5 ч. на завершение
4 видео ((всего 34 мин.))
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.