Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 119,464

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results.

This Specialization covers foundational data science tools and techniques, including getting, cleaning, and exploring data, programming in R, and conducting reproducible research. Learners who complete this specialization will be prepared to take the Data Science: Statistics and Machine Learning specialization, in which they build a data product using real-world data.

The five courses in this specialization are the very same courses that make up the first half of the Data Science Specialization. This specialization is presented for learners who want to start and complete the foundational part of the curriculum first, before moving onto the more advanced topics in Data Science: Statistics and Machine Learning.

Карьерные результаты учащихся
39%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
15%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Прибл. 5 месяцев на выполнение
Около 8 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Корейский, Арабский, Французский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Испанский, Японский, Русский...
Карьерные результаты учащихся
39%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
15%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Прибл. 5 месяцев на выполнение
Около 8 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский, Корейский, Арабский, Французский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Испанский, Японский, Русский...

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Курс 1

Набор инструментальных средств для специалистов по обработке данных

4.6
звезд
Оценки: 26,204
Рецензии: 5,454
Курс2

Курс 2

Программирование на языке R

4.5
звезд
Оценки: 17,929
Рецензии: 3,772
Курс3

Курс 3

Сбор и сортировка данных

4.6
звезд
Оценки: 7,139
Рецензии: 1,134
Курс4

Курс 4

Разведочный анализ данных

4.7
звезд
Оценки: 5,376
Рецензии: 775

от партнера

Логотип Университет Джонса Хопкинса

Университет Джонса Хопкинса

Логотип одного из отраслевых партнеров

Часто задаваемые вопросы

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

  • This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.

  • 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).

  • 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.

  • 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.

  • You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.