JHU数据科学课程项目：获取与数据清洗

资源摘要信息:"该项目是Johns Hopkins大学在Coursera平台上提供的“获取和清理数据”专业课程的一部分。这个课程项目主要是为了让学生通过实际操作，展示其收集、处理和清洗数据集的能力，并准备可用于进一步分析的整洁数据集。 该项目的完成要求学生提交以下成果： 1. 整洁的数据集：这是项目的主要目标，学生需要确保最终提交的数据集是清洗和整理过的，便于后续分析。 2. GitHub存储库链接：该链接指向包含执行分析的脚本的GitHub仓库。 3. CodeBook.md文件：该文件详细描述了变量、数据以及为清洗数据所执行的任何转换或工作的详细信息。 4. README.md文件：该文件解释了所有脚本的工作原理以及它们是如何连接在一起的。 项目的背景是关于可穿戴计算领域，该领域目前是数据科学中非常热门的研究方向。Fitbit、Nike、Jawbone Up等公司都在开发最前沿的算法，以吸引新用户。项目的练习数据来自于三星Galaxy S智能手机的传感器，通过这些数据，学生可以学习如何处理真实世界的复杂数据集。 标签中只有一个单词“R”，这表明整个项目将主要使用R语言进行数据的获取、处理和清洗。R是一种专门用于统计分析和图形表示的编程语言和软件环境，它非常适合数据科学工作。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个文件：“GettingCleaningData-CourseProject-master”。这个文件名表明了项目的主目录或主分支可能位于GitHub上，且该文件可能是包含所有项目文件的压缩包。 总结来说，这个项目是数据科学教育中的一部分，主要目的是让学生掌握数据获取、处理和清洗的技能。它强调了整洁数据的重要性，并提供了学生展示其技能的平台，同时也突出了可穿戴设备领域在数据科学中的重要性。整个项目中R语言的使用，进一步强化了在数据分析中使用统计软件和编程语言的实践。"