Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spécialisation Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

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Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Spécialisation Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

Hands-on Introduction to Data Science. Analyze data and create data visualizations using industry-standard data science tools without installing anything!

Instructeurs : Sharon Jason

12 303 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

3.7

(24 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

3 mois à raison de 2 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

3.7

(24 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

3 mois à raison de 2 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

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Ce que vous apprendrez

Be familiar with data science libraries in Python and R.
Data transformation and normalization in Python and R.
Create graph and charts using Python and R.

Vue d'ensemble

This specialization is intended for people without programming experience who seek an approachable introduction to data science that uses Python and R to describe and visualize data sets. This course will equip learners with foundational knowledge of data analysis suitable for any analyst roles. In these four courses, you will cover everything from data wrangling to data visualization. These topics will help prepare you to handle various types of data sets, giving you enough knowledge of data science to proficiently compare data sets, describe their relationship, and produce visualizations that highlight that relationship.

Compétences que vous acquerrez

Outils que vous découvrirez

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais

exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de Codio

Spécialisation - série de 3 cours

Data Analysis in R with RStudio & Tidyverse

COURS 19 heures4.3 (19 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

Describe a numerical data set using statistical functions in R
Import and manipulate data sets using Tidyverse
Determine if populations are different using statistical tests
Use statistical tests to describe or explain the relationship between data sets

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : Statistical Hypothesis Testing

Catégorie : Tidyverse (R Package)

Catégorie : Descriptive Statistics

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Correlation Analysis

Catégorie : R (Software)

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Analytical Skills

Catégorie : Probability & Statistics

Catégorie : Regression Analysis

Visualizing Data & Communicating Results in R with RStudio

COURS 29 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Create charts to describe and compare the composition of data sets
Illustrate the distribution of data through visualizations
Create specialized visualizations such as heat maps, correlograms, and mosaic plots
Use R Markdown to create documents, reports, and presentations

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Rmarkdown

Catégorie : Ggplot2

Catégorie : Box Plots

Catégorie : Scatter Plots

Catégorie : Statistical Visualization

Catégorie : Plot (Graphics)

Catégorie : Data Science

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Histogram

Catégorie : Graphing

Catégorie : Descriptive Statistics

Data Analysis in Python

COURS 317 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Code and run your first Python script in minutes without installing anything!

This course is designed for learners with no coding experience. It provides a crash course in Python, enabling the learners to delve into core data analysis topics that can be transferred to other languages. This course will teach you how to import and organize your data, use functions to gather descriptive statistics and perform statistical tests. Experience a truly hands-on, self-paced learning journey with our unique video-free course structure. Assignments contain short explanations with images and runnable code examples with suggested edits to explore code examples further, building a deeper understanding by doing. You’ll benefit from instant feedback from various assessment items along the way, gently progressing from quick understanding checks (multiple choice, fill-in-the-blank, and un-scrambling code blocks) to small, approachable coding exercises that take minutes instead of hours. Finally, a longer-form lab at the end of the course will allow you to apply all learned concepts within a real-world context.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Statistical Hypothesis Testing

Catégorie : Programming Principles

Catégorie : Descriptive Statistics

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Statistics

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Computational Logic

Catégorie : Scripting

Catégorie : Probability & Statistics

Catégorie : Data Science

Catégorie : Matplotlib

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Sharon Jason

Codio

5 Cours12 096 apprenants

Anh Le

Codio

20 Cours109 215 apprenants

Offert par

Codio

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

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Foire Aux Questions

The full specialization takes about 40 hours to complete.

Comfort using the computer and elementary mathematics -- however no coding or programming experience is necessary.

Yes. You should take Course 1 followed by Course 2 and then Course 3 followed by Course 4. Or, you should take Course 3 followed by Course 4 and then Course 1 followed by Course 2. The first two courses are Python focused while the last two courses are R focused. However, it doesn't matter whether you start with Python or R first.