约翰霍普金斯大学“数据科学家-R语言程序开发”等专项MOOC今天开课

MOOCer2014年9月1日 08:47
R语言程序开发

我们之前介绍过约翰霍普金斯大学在Coursera上推出的“数据科学家”专项系列慕课。8月那期现已结束,新的一期已于9月1日即今天全部开课,其中比较受欢迎的是“R 语言程序开发”这门课,主要研究如何利用R语言进行编程和有效的数据分析。“数据科学家”专项课程详情见最下▼

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其他同系列课程之传送门:
数据科学家的工具箱(开课时间:2014年9月1日)
The Data Scientist’s Toolbox

获取和整理数据(开课时间:2014年9月1日)
Getting and Cleaning Data

探索性数据分析(开课时间:2014年9月1日)
Exploratory Data Analysis

可重复性研究(开课时间:2014年9月1日)
Reproducible Research

统计推断(开课时间:2014年9月1日)
Statistical Inference

回归模型(开课时间:2014年9月1日)
Regression Models

实用机器学习(开课时间:2014年9月1日)
Practical Machine Learning

数据产品开发(开课时间:2014年9月1日)
Developing Data Products

毕业项目(时间待定)
Capstone Project
毕业项目课程将要求学生展示成为合格雇员所需的基本技能,创建一个实用和公开的产品。项目内容需要来自于现实问题,而且要能够指导工业、政府和学术合作伙伴。毕业项目课程时长为四周,与专项课程中其他课程配合开班。毕业项目课程将会每年开班三次。

课程简介

主要研究如何利用R语言进行编程和有效的数据分析,这是约翰-霍普金斯大学数据科学专业化课程的第二套课程。
大家将学习如何安装设置统计编程环境所需要的电脑软件,讨论在高水平统计语言中实现泛型编程语言的相关概念。课程涵盖统计计算中的一些实际问题,其中包括R语言编程,R语言读取数据,加载R语言程序包,编写R语言函数,调试以及R语言代码的组织与注释。针对统计数据分析和优化的内容,我们会提供实操示例。

课程大纲

第1周:概论,R 语言、R的数据类型和对象、数据的读取和写入
第2周:控制结构,函数,作用域规则,日期和时间
第3周:循环函数,调试工具
第4周:仿真,代码分析

背景知识

大致了解编程概念和统计推理的基础知识会对学习有所帮助。

参考资料

Software for Data Analysis: Programming with R (Statistics and Computing) 《数据分析软件:R语言编程(统计与计算)》 作者:约翰·m·钱伯斯 (施普林格出版社出版)
S Programming (Statistics and Computing)《S语言编程(统计与计算)》 作者:布莱恩·D·里普利和威廉姆·N·维纳布斯 (施普林格出版社出版)

常见问题

学完这门课,我能得到结课证书吗?
凡顺利完成本课程的学生均可获得由授课老师签发的结课证书。
选修这门课需要准备什么?
有电脑,能安装运行R语言环境(近期推出的Mac、Windows或Linux电脑都可以)。
这门课与数据科学专业化课程应该怎样合理安排?
“R语言编程”是该系列课程的第二套课程,虽然没有必然的先后顺序,不过我们建议大家在选修这门课之前,先学习“数据科学家的常用工具”。

数据科学家专项课程

数据科学专项证书
这套专项课程是约翰霍普金斯大学在Coursera上推出的系列慕课Data Science。其中每门课都可以免费听课学习,如果想要获取证书就须交费,每门49美元,9门课+一次毕业设计,共计490美元。每门课都要拿到证书最后才能拿到该系列的专项证书,也就是说一张专项证书的价值是490美元。每门课程开始时才需要付费。如果您没有能够通过课程,还有一次免费重新学习机会。

所谓专项课程是一组帮助学生精研某个主题的相关慕课,学生须先完成每门课并获得对应的认证证书,最后还要完成课程毕业设计(Capstone project),才可获得专项证书。

参加的好处:
完成该系列慕课后,毕业项目中得分前 10 名的小伙伴将获得与课程教授进行视频通话和提问的机会;成绩最优秀者的资料将在著名的数据科学博客 Simply Statistics 上展示。

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