Ciência dos Dados: Fundamentos usando R Specialization

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Ciência dos Dados: Fundamentos usando R Specialization

Descrição

O que você aprenderá
Use R para limpar, analisar e visualizar dados.
Aprenda a fazer as perguntas certas, obter dados e executar pesquisas reproduzíveis.
Use o GitHub para gerenciar projetos de ciência de dados.
Configurar R, R-Studio, Github e outras ferramentas úteis

Habilidades que você vai ganhar
Ciência de dados
Aprendizado de máquina
Github
R Programação
Análise exploratória de dados
Rstudio
Análise de dados
Depuração
Manipulação de dados
Expressão regular (regex)
Limpeza de dados
Análise de Cluster
Sobre essa especialização

Faça as perguntas certas, manipule conjuntos de dados e crie visualizações para comunicar resultados.

Essa especialização abrange ferramentas e técnicas de ciência de dados fundamentais, incluindo obter, limpar e explorar dados, programação em r e realizar pesquisas reproduzíveis. Os alunos que concluem essa especialização estarão preparados para levar a ciência de dados: estatísticas e especialização em aprendizado de máquina, na qual criam um produto de dados usando dados do mundo real.

Os cinco cursos nesta especialização são os mesmos cursos que compõem a primeira metade da especialização em ciência de dados. Essa especialização é apresentada para os alunos que desejam iniciar e concluir a parte fundamental do currículo primeiro, antes de passarem para os tópicos mais avançados na ciência de dados: estatísticas e aprendizado de máquina.

Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% cursos online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Horário flexível
Defina e mantenha prazos flexíveis.
Nível iniciante
Nenhuma experiência anterior necessária.
Aproximadamente 5 meses para concluir
Ritmo sugerido de 8 horas/semana
Inglês
Legendas: inglês, árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, coreano, alemão, russo, espanhol, chinês (simplificado), português (brasileiro), japonês

Como a especialização funciona
Faça cursos
Uma especialização em Coursera é uma série de cursos que ajuda a dominar uma habilidade. Para começar, inscreva -se diretamente na especialização ou revise seus cursos e escolha o que você gostaria de começar. Quando você se inscreve em um curso que faz parte de uma especialização, é automaticamente inscrito na especialização completa. Não há problema em concluir apenas um curso – você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento. Visite o painel do aluno para rastrear as matrículas do curso e seu progresso.
Projeto prático
Toda especialização inclui um projeto prático. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para concluir a especialização e obter seu certificado. Se a especialização incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará terminar cada um dos outros cursos antes de poder iniciá-lo.
Ganhe um certificado
Ao terminar todos os cursos e concluir o projeto prático, você obterá um certificado que poderá compartilhar com possíveis empregadores e sua rede profissional.

A caixa de ferramentas do cientista de dados
Neste curso, você receberá uma introdução às principais ferramentas e idéias na caixa de ferramentas do cientista de dados. O curso fornece uma visão geral dos dados, perguntas e ferramentas com as quais analistas de dados e cientistas de dados trabalham. Existem dois componentes neste curso. O primeiro é uma introdução conceitual às idéias por trás da transformação de dados em conhecimento acionável. O segundo é uma introdução prática às ferramentas que serão usadas no programa como controle de versão, Markdown, Git, Github, R e RStudio.
R Programação
Neste curso, você aprenderá a programar em r e como usar o R ​​para análise de dados eficaz. Você aprenderá como instalar e configurar o software necessário para um ambiente de programação estatística e descrever conceitos de linguagem de programação genérica, à medida que são implementados em uma linguagem estatística de alto nível. O curso abrange questões práticas na computação estatística, que inclui programação em r, leitura de dados em R, acessando pacotes R, escrita de funções R, depuração, código de criação de perfil e organização e comentando código R. Os tópicos na análise de dados estatísticos fornecerão exemplos de trabalho.
Obtendo dados de limpeza e limpeza
Antes de trabalhar com dados, você precisa obter alguns. Este curso abordará as maneiras básicas que os dados podem ser obtidos. O curso abordará a obtenção de dados da Web, da APIs, dos bancos de dados e de colegas em vários formatos. Também abordará o básico da limpeza de dados e como fazer dados “arrumados”. Os dados arrumados aceleram drasticamente as tarefas de análise de dados a jusante. O curso também cobrirá os componentes de um conjunto de dados completo, incluindo dados brutos, instruções de processamento, cadernos de código e dados processados. O curso abordará o básico necessário para coletar, limpar e compartilhar dados.
Análise exploratória de dados
Este curso abrange as técnicas exploratórias essenciais para resumir dados. Essas técnicas são normalmente aplicadas antes do início da modelagem formal e podem ajudar a informar o desenvolvimento de modelos estatísticos mais complexos. Técnicas exploratórias também são importantes para eliminar ou aprimorar possíveis hipóteses sobre o mundo que podem ser abordadas pelos dados. Abordaremos detalhadamente os sistemas de plotagem em r, bem como alguns dos princípios básicos da construção de gráficos de dados. Também abordaremos algumas das técnicas estatísticas multivariadas comuns usadas para visualizar dados de alta dimensão. Jeff Leek, PhD
Professor Associado, Bioestatística
Escola de Saúde Pública da Bloomberg
Roger D. Peng, PhD
Professor Associado, Bioestatística
Escola de Saúde Pública da Bloomberg
Brian Caffo, PhD
Professor, Bioestatística
Escola de Saúde Pública da Bloomberg

Módulos e Conteúdo

Pré-requisitos

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