- Data Science
- Predictive Modelling
- R Programming
- Data Visualization (DataViz)
- Data Analysis Software
- Data Management
- tidying data
Специализация Tidyverse Skills for Data Science in R
Develop Insights from Data With Tidy Tools. Import, wrangle, visualize, and model data with the Tidyverse R packages
от партнера
Чему вы научитесь
Organize a data science project
Import data from common spreadsheet, database, and web-based formats
Wrangle and manipulate messy data and build tidy datasets
Build presentation quality data graphics
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Проект прикладного обучения
Learners will engage in a project at the end of each course. Through each project, learners will build an organize a data science project from scratch, import and manipulate data from a variety of data formats, wrangle non-tidy data into tidy data, visualize data with ggplot2, and build machine learning prediction models.
Familiarity with the R programming language.
Familiarity with the R programming language.
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.

Специализация включает несколько курсов: 5
Introduction to the Tidyverse
This course introduces a powerful set of data science tools known as the Tidyverse. The Tidyverse has revolutionized the way in which data scientists do almost every aspect of their job. We will cover the simple idea of "tidy data" and how this idea serves to organize data for analysis and modeling. We will also cover how non-tidy can be transformed to tidy data, the data science project life cycle, and the ecosystem of Tidyverse R packages that can be used to execute a data science project.
Importing Data in the Tidyverse
Getting data into your statistical analysis system can be one of the most challenging parts of any data science project. Data must be imported and harmonized into a coherent format before any insights can be obtained. You will learn how to get data into R from commonly used formats and harmonizing different kinds of datasets from different sources. If you work in an organization where different departments collect data using different systems and different storage formats, then this course will provide essential tools for bringing those datasets together and making sense of the wealth of information in your organization.
Wrangling Data in the Tidyverse
Data never arrive in the condition that you need them in order to do effective data analysis. Data need to be re-shaped, re-arranged, and re-formatted, so that they can be visualized or be inputted into a machine learning algorithm. This course addresses the problem of wrangling your data so that you can bring them under control and analyze them effectively. The key goal in data wrangling is transforming non-tidy data into tidy data.
Visualizing Data in the Tidyverse
Data visualization is a critical part of any data science project. Once data have been imported and wrangled into place, visualizing your data can help you get a handle on what’s going on in the data set. Similarly, once you’ve completed your analysis and are ready to present your findings, data visualizations are a highly effective way to communicate your results to others. In this course we will cover what data visualization is and define some of the basic types of data visualizations.
от партнера

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
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Сколько времени занимает получение специализации?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.