Основные инструменты для науки данных: Git, GitHub и R

Вступление в область науки данных требует не только понимания алгоритмов; вам нужно знать, как настроить свое рабочее пространство и использовать отраслевые стандартные инструменты, которые делают вашу работу совместной и воспроизводимой. Этот курс познакомит вас с фундаментальной экосистемой, используемой профессиональными аналитиками и учеными по всему миру. Прочитав это всеобъемлющее текстовое руководство, вы превратитесь из абсолютного новичка в практикующего специалиста, способного управлять проектами по обработке данных. Вы научитесь отслеживать изменения в коде, сотрудничать с другими и четко документировать свой анализ, чтобы ваши выводы были прозрачными и легко воспроизводимы. Что вы узнаете: - Понять основные понятия науки данных, ключевую терминологию и типичный жизненный цикл проекта. - Настроить локальную среду разработки с использованием R, RStudio и современных рабочих процессов управления пакетами. - Основы управления версиями, отслеживая изменения кода с Git и размещая хранилища на GitHub. - Создание четкой, структурированной документации и аналитических отчетов с использованием синтаксиса Markdown. - Применять воспроизводимые методы исследования, с тем чтобы обеспечить возможность проверки результатов анализа данных коллегами. - Формулировать вопросы, касающиеся данных, которые могут быть использованы в практической деятельности, и увязывать их с соответствующими аналитическими инструментами. Курс начинается с основных теоретических определений и обзора ландшафта науки данных. Затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения и практические примеры кода, чтобы настроить свою среду, управлять хранилищами и написать свой первый документированный анализ. Этот курс предназначен для начинающих, которые совершенно не знакомы с наукой о данных, программированием или управлением версиями, и не требует предварительного технического образования. Начните читать сегодня, чтобы построить профессиональный фундамент для вашего путешествия в науку данных.