Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données : Fondements à l'aide de R
Johns Hopkins University

Spécialisation Science des données : Fondements à l'aide de R

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

113 762 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(6,147 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
4 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Utilisez R pour nettoyer, analyser et visualiser des données.

  • Apprenez à poser les bonnes questions, à obtenir des données et à mener des recherches reproductibles.

  • Utilisez GitHub pour gérer les projets de science des données.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intégration de données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Knitr
  • Catégorie : Partage des données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Rapports statistiques
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Programmation Statistique
  • Catégorie : Contrôle des versions
  • Catégorie : Git (Système de contrôle des versions)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - 5 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Installer R, R-Studio, Github et d'autres outils utiles

  • Comprendre les données, les problèmes et les outils utilisés par les analystes de données

  • Expliquer les concepts essentiels de la conception d'une étude

  • Créer un dépôt Github

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Github
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : Git (Système de contrôle des versions)
Catégorie : Environnements de développement intégré
Catégorie : Big Data
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : La programmation en R
La programmation en R

La programmation en R

COURS 257 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les concepts essentiels des langages de programmation

  • Configurer le logiciel de programmation statistique

  • Utiliser les fonctions de boucle et les outils de débogage de R

  • Recueillir des informations détaillées à l'aide du profileur R

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Knitr
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Documentation technique
Catégorie : Vérification et validation
Catégorie : Partage des données
Catégorie : La programmation en R

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les systèmes de stockage de données les plus courants

  • Appliquer les principes de base du nettoyage des données pour les mettre en ordre

  • Utilisez R pour la manipulation de textes et de dates

  • Obtenir des données utilisables à partir du web, des API et des bases de données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Développement du programme
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Débogage
Catégorie : structures de données
Catégorie : Outils de programmation informatique
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Simulations
Catégorie : La programmation en R

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les graphiques analytiques et le système de traçage de base dans R

  • Utiliser des systèmes graphiques avancés tels que le système Lattice

  • Réaliser des représentations graphiques de données à très haute dimension

  • Appliquer des techniques d'analyse en grappes pour repérer des modèles dans les données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Diagrammes de dispersion
Catégorie : Graphiques en boîte
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Théorie des couleurs
Catégorie : Histogramme
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Graphique
Catégorie : Tracé (graphique)
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R
Recherche reproductible

Recherche reproductible

COURS 57 heures

Ce que vous apprendrez

  • Organiser l'analyse des données pour la rendre plus reproductible

  • Rédiger une analyse de données reproductible à l'aide de knitr

  • Déterminer la reproductibilité du projet d'analyse

  • Publier des documents web reproductibles à l'aide de Markdown

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Web scraping
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : SQL
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : MySQL
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Data wrangling
Catégorie : La programmation en R

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 642 012 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 669 406 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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