The Data Scientist’s Toolbox

所在平台: Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-scientists-tools

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课程简介

课程名称：《数据科学家的工具箱》 课程概述：本课程旨在介绍数据科学家工具箱中的主要工具和概念。课程概述了数据、问题和数据分析师及数据科学家所使用的工具。课程分为两个部分：第一部分是关于将数据转化为可操作知识的概念介绍；第二部分是对将要使用的工具的实际介绍，包括版本控制、Markdown、Git、GitHub、R和RStudio。 课程大纲： 第一部分：数据科学基础 描述：在这一模块中，我们将介绍和定义数据科学及其本身。我们还将讨论数据科学家在遇到困难时用来寻求帮助的一些资源。 第二部分：R和RStudio 描述：在这一模块中，我们将帮助您启动和使用R及RStudio。在此过程中，您将学习一些基本知识以及数据科学家为何使用它们的原因。 第三部分：版本控制和GitHub 描述：在这一模块中，您将了解版本控制及其对数据科学家的重要性。您还将学习如何使用Git和GitHub来管理数据科学项目中的版本控制。 第四部分：R Markdown、科学思维和大数据 描述：在最后一模块中，您将学习使用R Markdown，并介绍三个对每位成功数据科学家至关重要的概念：提出好问题、实验设计和大数据。

课程大纲

Part: 1

Title:Data Science Fundamentals

Description:In this module, we'll introduce and define data science and data itself. We'll also go over some of the resources that data scientists use to get help when they're stuck.

Part: 2

Title:R and RStudio

Description:In this module, we'll help you get up and running with both R and RStudio. Along the way, you'll learn some basics about both and why data scientists use them.

Part: 3

Title:Version Control and GitHub

Description:During this module, you'll learn about version control and why it's so important to data scientists. You'll also learn how to use Git and GitHub to manage version control in data science projects.

Part: 4

Title:R Markdown, Scientific Thinking, and Big Data

Description:During this final module, you'll learn to use R Markdown and get an introduction to three concepts that are incredibly important to every successful data scientist: asking good questions, experimental design, and big data.

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