Welcome to Week 1 of the Data Scien

Welcome to Week 1 of the Data Scientist's Toolbox! This course is an introduction to the tools and ideas that you will see throughout the rest of the Data Science Specialization.

We believe that the key word in Data Science is "science". Our course track is focused on providing you with three things: (1) an introduction to the key ideas behind working with data in a scientific way that will produce new and reproducible insight, (2) an introduction to the tools that will allow you to execute on a data analytic strategy, from raw data in a database to a completed report with interactive graphics, and (3) on giving you plenty of hands on practice so you can learn the techniques for yourself.

This course focuses primarily on getting you set up with the appropriate tools and accounts you will need for the rest of the specialization and on giving you a solid grounding in the key conceptual ideas. If you feel like the material is basic, that is ok, you will see much more in depth treatment of each topic in the subsequent courses in the track.

We are excited about the opportunity to attempt to scale Data Science education. We intend for the courses to be self contained, fast paced, and interactive.

One important note is that as part of this class you will be required to set up a Github account. Github is a tool for collaborative code sharing and editing. During this course and other courses in the track you will be submitting links to files you publicly place in your Github account as part of your Course Projects. If you are concerned about preserving your anonymity you should set up an anonymous Github account and be careful not to include any information you do not want made available to peer evaluators.

Please see the course syllabus for information about the quizzes, the Course Project, and grading. Don't forget to say hi on the forums. The community developed around these courses is one of the best places to learn and the best things about taking a MOOC!

Kết quả (Việt) 1:

Chào mừng đến với tuần 1 của các nhà khoa học dữ liệu của hộp công cụ! Khóa học này là giới thiệu về các công cụ và những ý tưởng mà bạn sẽ nhìn thấy trong suốt phần còn lại của dữ liệu khoa học chuyên ngành. Chúng tôi tin rằng từ khóa trong dữ liệu khoa học là "khoa học". Theo dõi khóa học của chúng tôi là tập trung vào cung cấp cho bạn ba điều: (1) giới thiệu về ý tưởng chính đằng sau làm việc với dữ liệu một cách khoa học sẽ sản xuất mới và thể sanh sản nhiều cái nhìn sâu sắc, (2) giới thiệu về các công cụ mà sẽ cho phép bạn thực hiện trên một chiến lược phân tích dữ liệu, từ các dữ liệu thô trong cơ sở dữ liệu báo cáo hoàn chỉnh với tương tác đồ họa , và (3) trên cung cấp cho bạn rất nhiều tay trên thực tế do đó bạn có thể tìm hiểu các kỹ thuật cho chính mình. Khóa học này tập trung chủ yếu vào cách bạn thiết lập với các công cụ thích hợp và các tài khoản bạn sẽ cần cho phần còn lại của chuyên ngành và đem lại cho bạn một nền tảng vững chắc trong ý tưởng khái niệm quan trọng. Nếu bạn cảm thấy giống như vật chất là cơ bản, đó là ok, bạn sẽ thấy nhiều hơn nữa trong chiều sâu điều trị của mỗi chủ đề trong các khóa học tiếp theo trong theo dõi. Chúng tôi rất vui mừng về cơ hội để cố gắng quy mô dữ liệu khoa học giáo dục. Chúng tôi dự định cho các khóa học để được tự chứa, nhanh nhịp độ, và tương tác. Một lưu ý quan trọng là rằng, cũng như một phần của lớp học này bạn sẽ được yêu cầu để thiết lập một tài khoản Github. GitHub là một công cụ hợp tác mã chia sẻ và chỉnh sửa. Trong khóa học này và các khóa học khác trong việc theo dõi, bạn sẽ gửi liên kết tập tin bạn công khai diễn ra trong tài khoản Github của bạn như là một phần trong dự án của khóa học. Nếu bạn đang quan tâm về bảo tồn ẩn danh của bạn, bạn nên thiết lập tài khoản Github vô danh và hãy cẩn thận không để bao gồm bất kỳ thông tin nào bạn không muốn làm sẵn có để thẩm định ngang nhau.Vui lòng xem các giáo trình khóa học để biết thông tin về các bài trắc nghiệm, khóa học dự án, và chấm điểm. Đừng quên để nói hi trên các diễn đàn. Cộng đồng phát triển xung quanh những khóa học này là một trong những nơi tốt nhất để tìm hiểu và những điều tốt nhất về việc tham gia một MOOC!

Kết quả (Việt) 2:

Chào mừng bạn đến Tuần 1 của Toolbox các nhà khoa học dữ liệu của! Khóa học này là một giới thiệu về các công cụ và ý tưởng mà bạn sẽ thấy trong suốt phần còn lại của Khoa học Dữ liệu Chuyên ngành. Chúng tôi tin rằng các từ khóa trong khoa học dữ liệu là "khoa học". Theo dõi quá trình của chúng tôi là tập trung vào việc cung cấp cho bạn ba điều: (1) giới thiệu về ý tưởng chính đằng sau việc với dữ liệu một cách khoa học mà sẽ tạo ra một cái nhìn mới và tái sản xuất, (2) giới thiệu về các công cụ mà sẽ cho phép bạn thực hiện một chiến lược dữ liệu phân tích, từ dữ liệu thô trong một cơ sở dữ liệu để báo cáo hoàn thành với đồ họa tương tác, và (3) trên đem lại cho bạn nhiều tay trên thực tế, do đó bạn có thể học các kỹ thuật cho chính mình. Khóa học này chủ yếu tập trung vào việc bạn đã thiết với các công cụ thích hợp và các tài khoản bạn sẽ cần cho phần còn lại của chuyên môn và tạo cho bạn một nền tảng vững chắc trong các ý tưởng khái niệm then chốt. Nếu bạn cảm thấy giống như các vật liệu cơ bản, đó là ok, bạn sẽ thấy nhiều hơn trong điều trị sâu của từng chủ đề trong các khóa học tiếp theo trong theo dõi. Chúng tôi rất vui mừng về những cơ hội để cố gắng để mở rộng quy mô giáo dục khoa học dữ liệu. Chúng tôi dự định cho các khóa học để được khép kín, tốc độ nhanh, và tương tác. Một lưu ý quan trọng là như là một phần của lớp này, bạn sẽ được yêu cầu để thiết lập một tài khoản Github. Github là một công cụ để chia sẻ mã hợp tác và chỉnh sửa. Trong khóa học này và khóa học khác trong các ca khúc mà bạn sẽ được gửi liên kết đến tập tin bạn công khai đặt trong tài khoản của bạn Github như là một phần của dự án khóa học của bạn. Nếu bạn đang quan tâm về bảo quản giấu tên của bạn, bạn nên thiết lập một tài khoản Github ẩn danh và cẩn thận không bao gồm bất kỳ thông tin mà bạn không muốn làm sẵn để ngang đánh giá. Xin vui lòng xem các chương trình học để biết thông tin về các câu đố, các dự án khóa học, và chấm điểm. Đừng quên nói hi trên các diễn đàn. Cộng đồng phát triển xung quanh các khóa học này là một trong những nơi tốt nhất để học và những điều tốt nhất về việc tham gia một MOOC!