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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Jeff Leek, PhD
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Inclus dans le site
(33,926 avis)
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
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21 devoirs
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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.
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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.
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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.
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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.
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