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Localization Team
and
Jeff Leek, PhD
In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
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OpenCourser.com/course/2itepm/der
What's inside
Syllabus
Data Science – Grundlagen
In diesem Modul werden wir Data Science und die Daten selbst vorstellen und definieren. Wir gehen auch auf einige der Ressourcen ein, die Data Scientists nutzen, um Hilfe zu erhalten, wenn sie nicht weiterkommen.
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Data Science – Grundlagen
In diesem Modul werden wir Data Science und die Daten selbst vorstellen und definieren. Wir gehen auch auf einige der Ressourcen ein, die Data Scientists nutzen, um Hilfe zu erhalten, wenn sie nicht weiterkommen.
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R und RStudio
In diesem Modul helfen wir Ihnen, sich mit R und RStudio vertraut zu machen. Nebenbei lernen Sie einige Grundlagen über beide Tools und warum Data Scientists sie verwenden.
Versionskontrolle und GitHub
In diesem Modul lernen Sie etwas über Versionskontrolle und warum sie für Data Scientists so wichtig ist. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit Git und GitHub die Versionskontrolle in Data-Science-Projekten verwalten können.
R Markdown, wissenschaftliches Denken und Big Data
In diesem letzten Modul lernen Sie die Verwendung von R Markdown kennen und erhalten eine Einführung zu drei Konzepten, die für jeden erfolgreichen Data Scientist unglaublich wichtig sind: gute Fragen stellen, Versuchsplanung und Big Data.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Dieser Kurs eignet sich hervorragend für Datenanalysten, die in die Data Science einsteigen möchten. Er bietet einen umfassenden Überblick über die Grundlagen der Data Science und der verwendeten Werkzeuge
Dieser Kurs ist für Personen gedacht, die bereits über einige Programmiererfahrung verfügen, da er sich auf die Verwendung von R und RStudio konzentriert
Der Kurs ist für Berufstätige in den Bereichen Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik (STEM) von Vorteil, die ihre analytischen Fähigkeiten verbessern möchten
Der Kurs erfordert keine Vorkenntnisse in Data Science, eignet sich aber am besten für Personen mit Hintergrund in Statistik, Mathematik oder Informatik
Der Kurs verwendet ältere Versionen von Software, wie z. B. R 3.6.3 und RStudio 1.2.5033
Der Kurs ist möglicherweise nicht für Personen geeignet, die bereits über umfangreiche Erfahrung in Data Science verfügen, da er sich auf grundlegende Konzepte konzentriert
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Activities
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activities:
Finden Sie einen Mentor in der Data-Science-Branche
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Ein Mentor kann Ihnen wertvolle Einblicke, Unterstützung und Anleitung auf Ihrem Data-Science-Weg bieten.
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Mentoring
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-
Treten Sie Data-Science-Communitys bei
-
Nehmen Sie an Veranstaltungen der Branche teil
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Bitten Sie um Empfehlungen von Kollegen oder Professoren
Tutorials zu Versionierung mit Git und GitHub
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Diese Tutorials helfen Ihnen, Versionierung mit Git und GitHub zu erlernen, um Ihre Data-Science-Projekte effektiv zu verwalten.
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Git
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-
Erstellen Sie ein GitHub-Konto
-
Installieren Sie Git und richten Sie es ein
-
Initialisieren Sie ein Git-Repository
Erstellung einer Sammlung nützlicher Ressourcen
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Eine Sammlung nützlicher Ressourcen kann Ihnen helfen, Ihr Lernen zu organisieren und den Zugriff auf benötigte Informationen während des gesamten Kurses zu erleichtern.
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-
Erstellen Sie eine Liste von Ressourcen, die für den Kurs relevant sind
-
Organisieren Sie die Ressourcen in Kategorien oder Themen
-
Fügen Sie Notizen oder Zusammenfassungen hinzu, um das Verständnis zu verbessern
Two other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all five activities
Erstellung einer R Markdown-Datei
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Durch die Erstellung einer R Markdown-Datei können Sie Ihre Datenwissenschaftlichen Erkenntnisse klar und prägnant kommunizieren.
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R Markdown
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-
Erstellen Sie eine neue R Markdown-Datei
-
Fügen Sie Titel, Autor und Datum ein
-
Gliedern Sie Ihre Inhalte in Abschnitte und Unterabschnitte
Data-Science-Projekt zu einem realen Problem
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Dieses Projekt bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Data-Science-Fähigkeiten in einem realistischen Umfeld anzuwenden und die Herausforderungen der Big-Data-Verarbeitung kennenzulernen.
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Big Data
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-
Definieren Sie das Problem, das Sie lösen möchten
-
Sammeln und bereinigen Sie die erforderlichen Daten
-
Analysieren Sie die Daten und erstellen Sie Visualisierungen
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Career center
Learners who complete Der Werkzeugkasten des Data Scientist will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analyst
A Data Analyst collects, processes, and analyzes data to help businesses make informed decisions. This course may be useful for aspiring Data Analysts because it gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
A Machine Learning Engineer designs, develops, and deploys machine learning models to solve business problems. This course may be useful for aspiring Machine Learning Engineers because it introduces the concepts behind turning data into actionable knowledge.
Data Engineer
Data Engineer
A Data Engineer designs and builds data pipelines to collect, clean, and prepare data for analysis. This course may be useful for aspiring Data Engineers because it introduces the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
Business Intelligence Analyst
Business Intelligence Analyst
A Business Intelligence Analyst uses data to help businesses make better decisions. This course may be useful for aspiring Business Intelligence Analysts because it gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with.
Statistician
Statistician
A Statistician uses mathematics to collect, analyze, interpret, and present data. This course may be useful for aspiring Statisticians because it introduces the concepts behind turning data into actionable knowledge.
Data Scientist
Data Scientist
A Data Scientist uses scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured. This course may be useful for aspiring Data Scientists because it introduces the main tools and ideas in the data scientist's toolbox.
Information Security Analyst
Information Security Analyst
An Information Security Analyst protects an organization's information systems from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction. This course may be useful for aspiring Information Security Analysts because it introduces the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
Financial Analyst
Financial Analyst
A Financial Analyst researches and analyzes financial data to make investment recommendations. This course may be useful for aspiring Financial Analysts because it introduces the concepts behind turning data into actionable knowledge.
Computer Scientist
Computer Scientist
A Computer Scientist researches and develops new computing technologies. This course may be useful for aspiring Computer Scientists because it introduces the concepts behind turning data into actionable knowledge.
Market Research Analyst
Market Research Analyst
A Market Research Analyst conducts research to understand customer needs and preferences. This course may be useful for aspiring Market Research Analysts because it gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
An Operations Research Analyst uses mathematical and analytical methods to help organizations make better decisions. This course may be useful for aspiring Operations Research Analysts because it gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with.
Data Architect
Data Architect
A Data Architect designs and builds data systems to meet the needs of an organization. This course may be useful for aspiring Data Architects because it introduces the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
Software Engineer
Software Engineer
A Software Engineer designs, develops, and maintains software applications. This course may be useful for aspiring Software Engineers because it introduces the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
Database Administrator
Database Administrator
A Database Administrator manages and maintains databases. This course may be useful for aspiring Database Administrators because it introduces the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
Web Developer
Web Developer
A Web Developer designs and develops websites. This course may be useful for aspiring Web Developers because it introduces the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio.
For more career information including salaries, visit:
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Reading list
We've selected ten books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Der Werkzeugkasten des Data Scientist.
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Dieses Buch bietet eine gründliche Einführung in die Programmiersprache R, die in diesem Kurs verwendet wird. Es ist ein wertvolles Nachschlagewerk für Anfänger und erfahrene Benutzer gleichermaßen und deckt sowohl die Grundlagen als auch fortgeschrittene Konzepte ab.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die statistischen Methoden, die in der Data Science verwendet werden. Es ist ein klassisches Lehrbuch, das sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker wertvoll ist und eine gründliche theoretische Grundlage für die Data Science bietet.
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Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Deep Learning. Es deckt die theoretischen Grundlagen und praktischen Aspekte von Deep Learning ab und ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich für Deep Learning interessieren.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die Data Science in deutscher Sprache. Es deckt alle wichtigen Aspekte der Data Science ab und bietet wertvolle Einblicke für Anfänger und erfahrene Praktiker.
Dieses Buch bietet eine praktische Einführung in die Data Science von Grund auf. Es deckt alle Phasen des Data-Science-Prozesses ab, vom Sammeln und Bereinigen von Daten bis hin zum Erstellen und Auswerten von Modellen.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python. Es deckt alle wichtigen Aspekte der Verarbeitung natürlicher Sprache ab und bietet praktische Beispiele für deren Anwendung mit Python.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Machine Learning mit Python. Es deckt alle wichtigen Aspekte von Machine Learning ab und bietet praktische Beispiele für deren Anwendung mit Python.
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Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in R Markdown, das in diesem Kurs behandelt wird. Es deckt sowohl die Grundlagen als auch fortgeschrittene Techniken ab und ist ein wertvolles Nachschlagewerk für die Erstellung von Berichten und Dokumenten in R.
Dieses Buch bietet eine Einführung in die Data Science aus einer geschäftlichen Perspektive. Es konzentriert sich auf die Anwendung von Data-Science-Methoden zur Lösung von Geschäftsproblemen und bietet wertvolle Einblicke für diejenigen, die im Bereich Data Science arbeiten oder arbeiten möchten.
Dieses Buch bietet eine praktische Einführung in Machine Learning. Es deckt die Grundlagen von Machine-Learning-Algorithmen ab und bietet praktische Beispiele für deren Anwendung in realen Szenarien.
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Strategic Management Capstone
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Data Analytics in Sports Law and Team Management
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Data Analytics in Sports Law and Team Management
Effort
1-4 hours/week
Via
Coursera
Institution
Johns Hopkins University
Instructors
Localization Team
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Language
Deutsch
Transcripts
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Español
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한국어
Pусский
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