Dans ce cours, vous obtiendrez une introduction aux principaux outils et idées de la boîte à outils du data scientist. Le cours donne un aperçu des données, des questions et des outils avec lesquels les analystes de données et les data scientists travaillent. Ce cours comporte deux volets. Le premier est une introduction conceptuelle aux idées qui sous-tendent la transformation des données en connaissances exploitables. La seconde est une introduction pratique aux outils qui seront utilisés dans le programme comme le contrôle de version, markdown, git, GitHub, R et RStudio.
La boîte à outils du scientifique des données
La boîte à outils du scientifique des données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Jeff Leek, PhD
750 101 déjà inscrits
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6
(33,950 avis)
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Installer R, R-Studio, Github et d'autres outils utiles
Comprendre les données, les problèmes et les outils utilisés par les analystes de données
Expliquer les concepts essentiels de la conception d'une étude
Créer un dépôt Github
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Github
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Rstudio
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
21 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présenterons et définirons la science des données et les données elles-mêmes. Nous passerons également en revue certaines des ressources que les scientifiques des données utilisent pour obtenir de l'aide lorsqu'ils sont bloqués.
Inclus
5 vidéos2 lectures5 devoirs5 plugins
Dans ce module, nous vous aiderons à vous familiariser avec R et RStudio. En cours de route, vous apprendrez quelques notions de base sur ces deux logiciels et pourquoi les scientifiques des données les utilisent.
Inclus
5 vidéos6 devoirs5 plugins
Au cours de ce module, vous apprendrez ce qu'est le contrôle de version et pourquoi il est si important pour les scientifiques des données. Vous apprendrez également à utiliser Git et GitHub pour gérer le contrôle de version dans les projets de science des données.
Inclus
4 vidéos5 devoirs4 plugins
Au cours de ce dernier module, vous apprendrez à utiliser R Markdown et recevrez une introduction à trois concepts qui sont incroyablement importants pour tout scientifique des données qui réussit : poser de bonnes questions, la conception expérimentale et les grandes données.
Inclus
4 vidéos5 devoirs1 évaluation par les pairs4 plugins
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.5 (4,764 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
Coursera Instructor Network
Johns Hopkins University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.6
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- 5 stars
69,45 %
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S
5
Révisé le 7 oct. 2020
Great course content and very much informative with the different options of learning either through text or video. A good introductory course to the Data Science: Foundations Using R Specialization.
AL
5
Révisé le 22 mai 2021
The course is great for beginners, especially with a focus on the fundamentals of data science and RStudio. It provides a great introduction to Git and Github, which makes it extremely informative.
AK
4
Révisé le 13 juil. 2016
It's a very introductory course and in a sense I don't feel like I learnt something useful, except the part that shows how to install all the tools that are needed for the rest of the Specialization.
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