Johns Hopkins University

Spezialisierung „Datenwissenschaft“

Eignen Sie sich gefragte Fähigkeiten mit einem ganzjährigen Coursera Plus-Abonnement an -- jetzt für 239 $. Sparen Sie jetzt.

Johns Hopkins University

Spezialisierung „Datenwissenschaft“

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

Bestseller

515.223 bereits angemeldet

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 51,004 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

7 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 51,004 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

7 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche

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: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Versionskontrolle
  • Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
  • Kategorie: Bewertung des Modells

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: GitHub
  • Kategorie: Merkblatt (Software)
  • Kategorie: R Programmierung
  • Kategorie: Knitr
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Glänzend (R-Paket)

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 10 Kursreihen

Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

KURS 1, 18 Stunden

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: Datenanalyse
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Installation der Software
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Git (Versionskontrollsystem)
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: GitHub
Kategorie: Versionskontrolle
Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung
R Programmierung

R Programmierung

KURS 2, 58 Stunden

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: Datenanalyse
Kategorie: Software zur Datenanalyse
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Simulationen
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Installation der Software
Kategorie: Statistische Software
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: R (Software)
Kategorie: R Programmierung
Abrufen und Bereinigen von Daten

Abrufen und Bereinigen von Daten

KURS 3, 20 Stunden

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: Datenmanipulation
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: MySQL
Kategorie: Dateiverwaltung
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Explorative Datenanalyse

Explorative Datenanalyse

KURS 4, 56 Stunden

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: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Grafische Darstellung
Reproduzierbare Forschung

Reproduzierbare Forschung

KURS 5, 8 Stunden

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: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Knitr
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Statistische Analyse
Statistische Inferenz

Statistische Inferenz

KURS 6, 55 Stunden

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: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Wahrscheinlichkeit
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistik
Regressionsmodelle

Regressionsmodelle

KURS 7, 54 Stunden

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: Statistische Inferenz
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Logistische Regression
Praktisches maschinelles Lernen

Praktisches maschinelles Lernen

KURS 8, 8 Stunden

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: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Entwicklung von Datenprodukten

Entwicklung von Datenprodukten

KURS 9, 10 Stunden

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: Anwendungsentwicklung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Plotly
Kategorie: Merkblatt (Software)
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Hypertext Markup Language (HTML)
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Glänzend (R-Paket)
Datenwissenschaft Capstone

Datenwissenschaft Capstone

KURS 10, 6 Stunden

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: Modell-Optimierung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenanalyse

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Kurse1.702.227 Lernende
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.732.162 Lernende
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Kurse1.779.959 Lernende

von

Partner in der Branche

Partner 1
Partner 2

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.“

Bewertungen von Lernenden aus Datenwissenschaft

Durchschnitt über alle 10 Kurse

  • 5 Sterne

    68,30 %

  • 4 Sterne

    22,69 %

  • 3 Sterne

    5,75 %

  • 2 Sterne

    1,73 %

  • 1 Stern

    1,50 %

UK
Kurs: Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

Geprüft am 22. Juni 2020

JS
Kurs: R Programmierung

Geprüft am 8. Sep. 2019

AT
Kurs: Abrufen und Bereinigen von Daten

Geprüft am 19. Nov. 2017

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • cplus logo

    Eignen Sie sich Fähigkeiten an, die ein Leben lang halten -- jetzt für 239 $

  • Coursera for Teams

    Verleihen Sie Ihrem Team neue Fähigkeiten

Häufig gestellte Fragen