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.
提供方
Der Werkzeugkasten des Data Scientist
约翰霍普金斯大学課程信息
您將學到的內容有
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
提供方

约翰霍普金斯大学
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.
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
Data Science – Grundlagen
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.
R und RStudio
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.
Versionskontrolle und GitHub
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.
R Markdown, wissenschaftliches Denken und Big Data
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.
常見問題
我什么时候能够访问课程视频和作业?
我购买证书后会得到什么?
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