Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 274,768
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.

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

Прибл. 8 месяца на выполнение

Около 6 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Арабский, Французский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Испанский, Японский, Русский...

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

Прибл. 8 месяца на выполнение

Около 6 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Арабский, Французский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Испанский, Японский, Русский...

О специализации

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 10

Курс1

Курс 1

Набор инструментальных средств для специалистов по обработке данных

4.6
звезд
Оценки: 22,342
Рецензии: 4,502
Курс2

Курс 2

Программирование на языке R

4.6
звезд
Оценки: 16,126
Рецензии: 3,302
Курс3

Курс 3

Сбор и сортировка данных

4.6
звезд
Оценки: 6,752
Рецензии: 1,049
Курс4

Курс 4

Разведочный анализ данных

4.7
звезд
Оценки: 5,139
Рецензии: 727

Партнеры курса

Логотип одного из отраслевых партнеров
Логотип одного из отраслевых партнеров

О Университет Джонса Хопкинса

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....

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе НАУКА О ДАННЫХ

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • 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.

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

  • Each course in the Specialization is offered monthly.

  • 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.