关于此 专项课程

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学生职业成果
43%
完成此 专项课程 后开始了新的职业。
19%
加薪或升职。

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

You should have beginner level experience in Python. Familarity with regression is recommended.

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)...

您将学到的内容有

  • Use R to clean, analyze, and visualize data.

  • Navigate the entire data science pipeline from data acquisition to publication.

  • Use GitHub to manage data science projects.

  • Perform regression analysis, least squares and inference using regression models.

您将获得的技能

GithubMachine LearningR ProgrammingRegression Analysis
学生职业成果
43%
完成此 专项课程 后开始了新的职业。
19%
加薪或升职。

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灵活的计划

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初级

You should have beginner level experience in Python. Familarity with regression is recommended.

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
22,483 个评分
4,535 条评论
课程2

课程 2

R 语言程序设计(中文版)

4.6
16,177 个评分
3,319 条评论
课程3

课程 3

获取和整理数据

4.6
6,765 个评分
1,052 条评论
课程4

课程 4

探索性数据分析

4.7
5,150 个评分
727 条评论

提供方

约翰霍普金斯大学 徽标

约翰霍普金斯大学

其中一位行业合作伙伴的徽标其中一位行业合作伙伴的徽标

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