Johns Hopkins University
Spezialisierung für Datenverarbeitung
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Spezialisierung für Datenverarbeitung

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Eine Einführung in die Datenwissenschaft in zehn Kursen, entwickelt und unterrichtet von führenden Professoren.

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Dozenten: Roger D. Peng, PhD

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4.5

(38,842 Bewertungen)

Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie R zum Bereinigen, Analysieren und Visualisieren von Daten.

  • Navigieren Sie durch die gesamte Data Science Pipeline von der Datenerfassung bis zur Veröffentlichung.

  • Verwenden Sie GitHub zur Verwaltung von Data Science-Projekten.

  • Führen Sie Regressionsanalysen, kleinste Quadrate und Inferenzen mit Regressionsmodellen durch.

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Unterrichtet in Englisch
55 Praxisübungen

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 10 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • R, R-Studio, Github und andere nützliche Tools einrichten

  • Verstehen Sie die Daten, Probleme und Tools, die Datenanalysten verwenden

  • Erläutern Sie die wichtigsten Konzepte zum Studiendesign

  • Erstellen Sie ein Github-Repository

Kompetenzen, die Sie erwerben

R-Programmierung, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Rmarkdown, Versionskontrolle, R (Software), Datenkompetenz, Statistisches Programmieren, Software-Installation, GitHub und Explorative Datenanalyse

Was Sie lernen werden

  • Verstehen wichtiger Konzepte von Programmiersprachen

  • Konfigurieren Sie die statistische Programmiersoftware

  • Nutzen Sie die R-Schleifenfunktionen und Debugging-Tools

  • Sammeln Sie detaillierte Informationen mit dem R-Profiler

Kompetenzen, die Sie erwerben

R-Programmierung, Simulationen, Leistungsoptimierung, Fehlersuche, Statistisches Programmieren, Computer-Programmierwerkzeuge, Daten importieren/exportieren, Grundsätze der Programmierung, Programm-Entwicklung, Datenanalyse, Statistische Analyse und Datenstrukturen

Was Sie lernen werden

  • Verstehen gängiger Datenspeichersysteme

  • Wenden Sie die Grundlagen der Datenbereinigung an, um die Daten "aufzuräumen"

  • Verwenden Sie R für Text- und Datumsmanipulationen

  • Beschaffen Sie verwertbare Daten aus dem Internet, von APIs und Datenbanken

Kompetenzen, die Sie erwerben

Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Daten bereinigen, R-Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Datenwrangling, SQL, Datenmanagement, Erhebung von Daten, Web Scraping und MySQL

Was Sie lernen werden

  • Analytische Grafiken und das Basisplottsystem in R verstehen

  • Verwenden Sie fortgeschrittene Grafiksysteme wie das Lattice-System

  • Erstellen Sie grafische Darstellungen von sehr hochdimensionalen Daten

  • Wenden Sie Techniken der Clusteranalyse an, um Muster in Daten zu finden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Ggplot2, R-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Plot (Grafiken), Statistische Visualisierung, Histogramm, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Datenvisualisierungssoftware, Box Plots, Dimensionalitätsreduktion, Streudiagramme und Statistische Methoden

Was Sie lernen werden

  • Organisieren Sie die Datenanalyse, um sie besser reproduzierbar zu machen

  • Schreiben Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr

  • Bestimmen Sie die Reproduzierbarkeit des Analyseprojekts

  • Veröffentlichen Sie reproduzierbare Webdokumente mit Markdown

Kompetenzen, die Sie erwerben

Knitr, Rmarkdown, Statistische Berichterstattung, Datenüberprüfung, R-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Versionskontrolle, Datenanalyse, Allgemeine Wissenschaft und Forschung, Gemeinsame Nutzung von Daten und Technische Kommunikation

Was Sie lernen werden

  • Verstehen, wie man aus Daten Schlüsse über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten ziehen kann

  • Beschreiben Sie Variabilität, Verteilungen, Grenzwerte und Konfidenzintervalle

  • Verwenden Sie p-Werte, Konfidenzintervalle und Permutationstests

  • Treffen Sie fundierte Entscheidungen bei der Datenanalyse

Kompetenzen, die Sie erwerben

Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Statistische Hypothesentests, Statistische Methoden, Statistische Analyse, Datenanalyse, Bayessche Statistik, Statistische Modellierung, Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Stichproben (Statistik) und Bestimmung des Stichprobenumfangs

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz

  • Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle

  • Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität

  • Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Statistische Inferenz, Korrelationsanalyse, Statistische Analyse, Prädiktive Modellierung, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeit & Statistik und Datenanalyse

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen

  • Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten

  • Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume

  • Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Regressionsanalyse, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Prädiktive Modellierung, R-Programmierung, Prädiktive Analytik, Erhebung von Daten, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und Überwachtes Lernen

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie grundlegende Anwendungen und interaktive Grafiken mit GoogleVis

  • Verwenden Sie Leaflet, um interaktive, kommentierte Karten zu erstellen

  • Erstellen Sie eine R Markdown-Präsentation, die eine Datenvisualisierung enthält

  • Erstellen Sie ein Datenprodukt, das einem breiten Publikum eine Geschichte erzählt

Kompetenzen, die Sie erwerben

Shiny (R-Paket), R-Programmierung, Interaktive Datenvisualisierung, Rmarkdown, Plotly, Datenvisualisierung, Statistische Berichterstattung, Web-Anwendungen, Paket- und Software-Management, Datenvisualisierungssoftware, R (Software), Daten Präsentation und Daten-Mapping

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie ein nützliches Datenprodukt für die Öffentlichkeit

  • Wenden Sie Ihre Fähigkeiten zur explorativen Datenanalyse an

  • Erstellen Sie ein effizientes und genaues Prognosemodell

  • Erstellen Sie ein Präsentationsdeck, um Ihre Ergebnisse zu präsentieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Verarbeitung natürlicher Sprache, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Daten Präsentation, Statistische Analyse, Datenmanipulation, R-Programmierung, Daten bereinigen, Maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse und Daten-Storytelling

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