Об этом курсе

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.

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

Преподаватели

Localization Team

10 853 учащихся

10 курсов

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1 526 188 учащихся

32 курса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Data Science – Grundlagen

4 ч. на завершение

5 видео ((всего 40 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов

5 видео

Warum automatisierte Videos?5мин

Was ist Data Science?9мин

Was sind Daten?6мин

Hilfe bekommen10мин

Der Data-Science-Prozess9мин

2 материала для самостоятельного изучения

Willkommen5мин

Eine Anmerkung zur Erläuterung2мин

5 практических упражнений

Was ist Data Science?6мин

Was sind Daten?30мин

Test zur Hilfe30мин

Data-Science-Prozess30мин

Modul eins: Summativer Test30мин

Неделя

2

Неделя 2

5 ч. на завершение

R und RStudio

5 ч. на завершение

5 видео ((всего 34 мин.))

Неделя

3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Versionskontrolle und GitHub

4 ч. на завершение

4 видео ((всего 28 мин.))

Неделя

4

Неделя 4

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?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Der Werkzeugkasten des Data Scientist