课程主页: https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science
数据科学（Data Science）是一门由约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）提供的课程，旨在为学员打开数据科学的职业大门。该课程包含十个模块，涵盖了从数据处理到数据分析的各个方面，为学生提供全面的知识体系和实用的技能。
课程大纲包括：
1. [数据科学家的工具箱（The Data Scientist’s Toolbox）](https://www.coursera.org/learn/data-scientists-tools) – 介绍数据科学家的主要工具和概念。
2. [R编程（R Programming）](https://www.coursera.org/learn/r-programming) – 学习如何使用R语言进行高效的数据分析。
3. [数据获取与清洗（Getting and Cleaning Data）](https://www.coursera.org/learn/data-cleaning) – 教授获取和清洗数据的基本技巧。
4. [探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）](https://www.coursera.org/learn/exploratory-data-analysis) – 探索性技术的核心内容，用于数据总结。
5. [可重复研究（Reproducible Research）](https://www.coursera.org/learn/reproducible-research) – 注重现代数据分析报告的可重复性。
6. [统计推断（Statistical Inference）](https://www.coursera.org/learn/statistical-inference) – 从样本数据推断总体特征的过程。
7. [回归模型（Regression Models）](https://www.coursera.org/learn/regression-models) – 理解线性模型与预置变量之间的关系。
8. [实用机器学习（Practical Machine Learning）](https://www.coursera.org/learn/practical-machine-learning) – 预测与机器学习的基础。
9. [开发数据产品（Developing Data Products）](https://www.coursera.org/learn/data-products) – 学习如何将统计分析结果转化为数据产品。
10. [数据科学顶点项目（Data Science Capstone）](https://www.coursera.org/learn/data-science-project) – 综合应用学到的知识，创建可用的公共数据产品。
总的来说，这个课程非常适合希望进入数据科学领域的初学者。课程内容丰富，实践性强，能够帮助大家在数据分析和机器学习等领域建立坚实的基础。从R编程到机器学习，该课程全面覆盖了数据科学的核心概念，适合有一定基础的学习者和新人。
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science