In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
Der Werkzeugkasten des Data Scientist
Der Werkzeugkasten des Data Scientist
Unterrichtet auf Deutsch
Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Set up R, R-Studio, Github and other useful tools
Understand the data, problems, and tools that data analysts use
Explain essential study design concepts
Create a Github repository
Wichtige Details
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21 Quizzes
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir Data Science und die Daten selbst vorstellen und definieren. Wir gehen auch auf einige der Ressourcen ein, die Data Scientists nutzen, um Hilfe zu erhalten, wenn sie nicht weiterkommen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren5 Quizzes5 Plug-ins
In diesem Modul helfen wir Ihnen, sich mit R und RStudio vertraut zu machen. Nebenbei lernen Sie einige Grundlagen über beide Tools und warum Data Scientists sie verwenden.
Das ist alles enthalten
5 Videos6 Quizzes5 Plug-ins
In diesem Modul lernen Sie etwas über Versionskontrolle und warum sie für Data Scientists so wichtig ist. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit Git und GitHub die Versionskontrolle in Data-Science-Projekten verwalten können.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Quizzes4 Plug-ins
In diesem letzten Modul lernen Sie die Verwendung von R Markdown kennen und erhalten eine Einführung zu drei Konzepten, die für jeden erfolgreichen Data Scientist unglaublich wichtig sind: gute Fragen stellen, Versuchsplanung und Big Data.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Quizzes1 peer review4 Plug-ins
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
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Häufig gestellte Fragen
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