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
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La boîte à outils du scientifique des données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Jeff Leek, PhD
775 585 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
34,098 avis
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Environnement de développement
- Catégorie : Maîtrise des données
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Version du logiciel
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Contrôle des versions
- Catégorie : Rapports statistiques
- Catégorie : Installation du logiciel
- Catégorie : Science et recherche générales
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Git (système de contrôle de version)
- Catégorie : Rmarkdown
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : R Programmation
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
21 devoirs
Enseigné en Anglais
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours est disponible dans le cadre de
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
(4,803 évaluations)Offert par
En savoir plus sur Analyse des données
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Statut : PrévisualisationCoursera
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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WC
Révisé le 25 sept. 2017
I really don't know much about this stuff, I think the jury's still out on whether the last four weeks will be helpful in the future. We'll see how much I think I've learned at the end of the course
AK
Révisé le 11 mars 2020
I would like to thank Coursera and Johns Hopkins University for the course, I learned new things in the course which I think is the next step which can help me to accomplish my future goals.Thank you.
MW
Révisé le 10 sept. 2019
Very clear and concise and is very easy to follow for those who aren't very experienced with setting up a dev environment or git. A little on the easy side but I'm sure more challenges are to follow!
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