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
773 698 déjà inscrits
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
34,092 avis
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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 : Rapports statistiques
- Catégorie : Version du logiciel
- Catégorie : Maîtrise des données
- Catégorie : Science et recherche générales
- Catégorie : Environnement de développement
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Installation du logiciel
- Catégorie : Contrôle des versions
- Catégorie : Analyse des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Rmarkdown
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Git (système de contrôle de version)
- Catégorie : GitHub
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
21 devoirs
Enseigné en Anglais
91%
of learners achieved a positive career outcome
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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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
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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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.
Étudiant(e) depuis 2021
’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.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
69,48 %
- 4 stars
23,15 %
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5,25 %
- 2 stars
1,12 %
- 1 star
0,98 %
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AL
Révisé le 22 mai 2021
The course is great for beginners, especially with a focus on the fundamentals of data science and RStudio. It provides a great introduction to Git and Github, which makes it extremely informative.
NB
Révisé le 2 juin 2017
Nice Course. Basics are very well taught in this course.Thank you JHU and Coursera for this course. I have decided to donate 10% of my first salary to coursera once I am complete this and get intern.
NS
Révisé le 23 août 2019
It would be helpful for absolute beginners who even have difficulty in installing programs like R and GitHub but otherwise it felt a bit too basic although informative with some of the Git commands
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