A Caixa de Ferramentas do Cientista de Dados

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A Caixa de Ferramentas do Cientista de Dados

Descrição

Descrição do curso

Neste curso, você terá uma introdução às principais ferramentas e ideias da caixa de ferramentas do cientista de dados. O curso fornece uma visão geral dos dados, perguntas e ferramentas com as quais os analistas e cientistas de dados trabalham. Existem dois componentes para este curso. A primeira é uma introdução conceitual às ideias por trás da transformação de dados em conhecimento acionável. A segunda é uma introdução prática às ferramentas que serão utilizadas no programa como controle de versão, markdown, git, GitHub, R e RStudio.

 

O que você aprenderá:

 

  • Configure R, R-Studio, Github e outras ferramentas úteis
  • Entenda os dados, problemas e ferramentas que os analistas de dados usam
  • Explicar conceitos essenciais de design de estudo
  • Criar um repositório Github

 

 

Certificados compartilháveis e 100% on-line
Aproximadamente 18 horas para concluir
Curso em: Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, coreano, alemão, russo, inglês, espanhol

 

Instrutor: Jeff Leek, PhD Professor Associado, Bioestatística Escola Bloomberg de Saúde Pública.

Instrutor: Roger D. Peng, PhD Professor Associado, Bioestatística Escola Bloomberg de Saúde Pública.

Instrutor: Brian Caffo, PhD Professor, Bioestatística Escola Bloomberg de Saúde Pública.

Módulos e Conteúdo

Fundamentos da ciência de dados
- Neste módulo, apresentaremos e definiremos a ciência de dados e os próprios dados. Também examinaremos alguns dos recursos que os cientistas de dados usam para obter ajuda quando estão presos.

Módulos e Conteúdo

R and RStudio
- Neste módulo, ajudaremos você a começar a usar o R ​​e o RStudio. Ao longo do caminho, você aprenderá algumas noções básicas sobre ambos e por que os cientistas de dados os usam.

Módulos e Conteúdo

Controle de versão e GitHub
- Durante este módulo, você aprenderá sobre controle de versão e por que ele é tão importante para os cientistas de dados. Você também aprenderá a usar o Git e o GitHub para gerenciar o controle de versão em projetos de ciência de dados.

Módulos e Conteúdo

R Markdown, pensamento científico e big data
- Durante este módulo final, você aprenderá a usar o R ​​Markdown e obterá uma introdução a três conceitos incrivelmente importantes para todo cientista de dados bem-sucedido: fazer boas perguntas, design experimental e big data.

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