关于此 专项课程

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Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material.

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线课程

立即开始,按照自己的计划学习。

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。

初级

完成时间大约为8 个月

建议 6 小时/周

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语, 阿拉伯语(Arabic), 法语(French), 中文(简体), 巴西葡萄牙语, 越南语, 西班牙语(Spanish), 日语, 俄语(Russian)...

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初级

完成时间大约为8 个月

建议 6 小时/周

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语, 阿拉伯语(Arabic), 法语(French), 中文(简体), 巴西葡萄牙语, 越南语, 西班牙语(Spanish), 日语, 俄语(Russian)...

专项课程的运作方式

加入课程

Coursera 专项课程是帮助您掌握一门技能的一系列课程。若要开始学习,请直接注册专项课程,或预览专项课程并选择您要首先开始学习的课程。当您订阅专项课程的部分课程时,您将自动订阅整个专项课程。您可以只完成一门课程,您可以随时暂停学习或结束订阅。访问您的学生面板,跟踪您的课程注册情况和进度。

实践项目

每个专项课程都包括实践项目。您需要成功完成这个(些)项目才能完成专项课程并获得证书。如果专项课程中包括单独的实践项目课程,则需要在开始之前完成其他所有课程。

获得证书

在结束每门课程并完成实践项目之后,您会获得一个证书,您可以向您的潜在雇主展示该证书并在您的职业社交网络中分享。

how it works

此专项课程包含 10 门课程

课程1

课程 1

数据科学家的工具箱(中文版)

4.6
22,556 个评分
4,554 条评论
课程2

课程 2

R 语言程序设计(中文版)

4.6
16,208 个评分
3,329 条评论
课程3

课程 3

获取和整理数据

4.6
6,778 个评分
1,052 条评论
课程4

课程 4

探索性数据分析

4.7
5,154 个评分
729 条评论

行业合作伙伴

其中一位行业合作伙伴的徽标
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关于 约翰霍普金斯大学

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

常见问题

  • 可以!点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后,您可以获得可共享的证书,或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分,系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板,跟踪您的进度。

  • 此课程完全在线学习,无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 3-6 months.

  • Each course in the Specialization is offered monthly.

  • Some programming experience (in any language) is recommended. We also suggest a working knowledge of mathematics up to algebra (neither calculus or linear algebra are required).

  • Begin by taking The Data Scientist's Toolbox and Introduction to R Programming, in order. The other courses may be taken in any order, and in parallel if desired.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.

  • Yes, you can access the course for free via www.coursera.org/jhu. This will allow you to explore the course, watch lectures, and participate in discussions for free. To be eligible to earn a certificate, you must either pay for enrollment or qualify for financial aid.

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心