Johns Hopkins University
Datenverarbeitung Specialization
Johns Hopkins University

Datenverarbeitung Specialization

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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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.5

(38,712 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

7 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Github
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Regressionsanalyse

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • 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.
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Spezialisierung - 10 Kursreihen

Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

KURS 118 Stunden4.6 (33,901 Bewertungen)

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

Kategorie: Statistik
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Hypothesentests

R-Programmierung

KURS 257 Stunden4.5 (22,228 Bewertungen)

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

Kategorie: Zufälliger Wald
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung

Abrufen und Bereinigen von Daten

KURS 319 Stunden4.5 (8,057 Bewertungen)

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

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Github
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Rstudio

Explorative Datenanalyse

KURS 454 Stunden4.7 (6,065 Bewertungen)

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

Kategorie: Interaktivität
Kategorie: Plotly
Kategorie: Webanwendung
Kategorie: R-Programmierung

Reproduzierbare Forschung

KURS 57 Stunden4.6 (4,170 Bewertungen)

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

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache

Statistische Inferenz

KURS 654 Stunden4.2 (4,430 Bewertungen)

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

Kategorie: Knitr
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Auszeichnungssprache

Regressionsmodelle

KURS 753 Stunden4.4 (3,346 Bewertungen)

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

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Rstudio

Praktisches maschinelles Lernen

KURS 88 Stunden4.5 (3,246 Bewertungen)

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

Kategorie: Cluster-Analyse
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse

Entwicklung von Datenprodukten

KURS 910 Stunden4.6 (2,254 Bewertungen)

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

Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Reguläre Ausdrücke (REGEX)
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Daten bereinigen

Datenwissenschaft Capstone

KURS 105 Stunden4.5 (1,226 Bewertungen)

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

Kategorie: Modellauswahl
Kategorie: Verallgemeinertes lineares Modell
Kategorie: Lineare Regression
Kategorie: Regressionsanalyse

Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.599.352 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.625.112 Lernende
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Kurse1.652.137 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen