Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 8,948

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

Прибл. 3 месяца на выполнение

Около 7 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Китайский (упрощенное письмо), Арабский, Французский, Вьетнамский, Грузинский, Эстонский, Немецкий, Тайский, Японский, Непальский...

Чему вы научитесь

  • Check

    Build R packages

  • Check

    Custom data visualization and graphics

  • Check

    Data manipulation and wrangling

  • Check

    Produce and scale data science products

Приобретаемые навыки

R ProgrammingData Visualization (DataViz)Ggplot2tidyverseObject-Oriented Programming (OOP)

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

Прибл. 3 месяца на выполнение

Около 7 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Китайский (упрощенное письмо), Арабский, Французский, Вьетнамский, Грузинский, Эстонский, Немецкий, Тайский, Японский, Непальский...

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: 5

Курс1

The R Programming Environment

4.4
Оценки: 859
Рецензии: 221
Курс2

Advanced R Programming

4.3
Оценки: 407
Рецензии: 100
Курс3

Building R Packages

4.2
Оценки: 174
Рецензии: 44
Курс4

Building Data Visualization Tools

4.0
Оценки: 125
Рецензии: 31

Преподаватели

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University

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....

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.

  • 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).

  • We strongly recommend that you take the courses in order.

  • 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 will be able to use R to create new data science tools as part of a team or a community of developers. You will be able to build R packages, develop custom visualizations, and apply modern software development tools to create reusable code for solving data science problems.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.