Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 42,086
Build models, make inferences, and deliver interactive data products. This specialization continues and develops on the material from the Data Science: Foundations using R specialization. It covers statistical inference, regression models, machine learning, and the development of data products. In the Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, learners will have a portfolio demonstrating their mastery of the material. The five courses in this specialization are the very same courses that make up the second half of the Data Science Specialization. This specialization is presented for learners who have already mastered the fundamentals and want to skip right to the more advanced courses.
Карьерные результаты учащихся
43%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
19%
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.

Промежуточный уровень

Прибл. 6 месяца на выполнение

Около 6 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Вьетнамский
Карьерные результаты учащихся
43%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
19%
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.

Промежуточный уровень

Прибл. 6 месяца на выполнение

Около 6 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Вьетнамский

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Курс 1

Статистический вывод

4.2
звезд
Оценки: 3,751
Рецензии: 747
Курс2

Курс 2

Регрессионные модели

4.4
звезд
Оценки: 2,924
Рецензии: 492
Курс3

Курс 3

Практическое компьютерное обучение

4.5
звезд
Оценки: 2,844
Рецензии: 539
Курс4

Курс 4

Разработка продуктов обработки данных

4.6
звезд
Оценки: 1,990
Рецензии: 380

от партнера

Логотип Университет Джонса Хопкинса

Университет Джонса Хопкинса

Логотип одного из отраслевых партнеров

Часто задаваемые вопросы

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Learners should complete the Data Science: Foundations using R specialization to gain the right foundation before starting this course.

  • After completing the Data Science: Foundations using R specialization, the courses in this specialization 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.

  • 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.