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Il y a 5 modules dans ce cours
Un produit de données est le résultat d'une analyse statistique. Les produits de données automatisent des tâches d'analyse complexes ou utilisent la technologie pour étendre l'utilité d'un modèle, d'un algorithme ou d'une inférence basée sur les données. Ce cours couvre les bases de la création de produits de données en utilisant Shiny, des packages R et des graphiques interactifs. Le cours se concentre sur les principes statistiques fondamentaux de la création d'un produit de données qui peut être utilisé pour raconter une histoire sur les données à un public de masse.
Dans ce module de présentation, nous passerons en revue certaines informations et ressources qui vous aideront à démarrer et à réussir le cours.
Inclus
1 vidéo6 lectures
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1 vidéo•Total 1 minute
Bienvenue à Developing Data Products•1 minute
6 lectures•Total 52 minutes
Note explicative•2 minutes
Syllabus•10 minutes
Bienvenue•10 minutes
Livre : Développer des produits de données en R•10 minutes
Site communautaire•10 minutes
Liens et tutoriels R et RStudio•10 minutes
Shiny, GoogleVis et Plotly
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Nous pouvons maintenant passer aux premières leçons de fond. Dans ce module, vous apprendrez à développer des applications de base et des graphiques interactifs dans shiny, à composer des graphiques HTML interactifs avec GoogleVis et à préparer des visualisations de données avec Plotly.
Inclus
24 vidéos2 lectures1 devoir
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24 vidéos•Total 124 minutes
Shiny 1.1•7 minutes
Shiny 1.2•6 minutes
Shiny 1.3•4 minutes
Shiny 1.4•7 minutes
Shiny 1.5•9 minutes
Shiny 2.1•4 minutes
Shiny 2.2•10 minutes
Shiny 2.3•3 minutes
Shiny 2.4•5 minutes
Shiny 2.5•4 minutes
Shiny 2.6•7 minutes
Gadgets brillants 1.1•6 minutes
Gadgets brillants 1.2•4 minutes
Gadgets brillants 1.3•7 minutes
GoogleVis 1.1•6 minutes
GoogleVis 1.2•8 minutes
Plotly 1.1•4 minutes
Plotly 1.2•2 minutes
Plotly 1.3•6 minutes
Plotly 1.4•5 minutes
Plotly 1.5•4 minutes
Plotly 1.6•4 minutes
Plotly 1.7•1 minute
Plotly 1.8•2 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Brillant•10 minutes
Projet Shinyapps.io•10 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Quiz 1•10 minutes
R Markdown et Leaflet
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Au cours de ce module, nous apprendrons à créer des fichiers R Markdown et à intégrer du code R dans un Rmd. Nous explorerons également Leaflet et l'utiliserons pour créer des cartes interactives annotées.
Inclus
12 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs
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12 vidéos•Total 45 minutes
R Markdown 1.1•5 minutes
R Markdown 1.2•3 minutes
R Markdown 1.3•3 minutes
R Markdown 1.4•1 minute
R Markdown 1.5•4 minutes
R Markdown 1.6•7 minutes
Dépliant 1.1•4 minutes
Dépliant 1.2•6 minutes
Dépliant 1.3•2 minutes
Dépliant 1.4•3 minutes
Dépliant 1.5•2 minutes
Dépliant 1.6•6 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Trois façons de partager des produits R Markdown•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz 2•30 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
R Markdown et Leaflet•60 minutes
Emballages R
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous plongerons dans le monde de la création de packages R et nous nous entraînerons à développer une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données construite à l'aide de Plotly.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs
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5 vidéos•Total 65 minutes
Paquets R (Partie 1)•7 minutes
Paquets R (Partie 2)•15 minutes
Démonstration de la construction de paquets R•18 minutes
Classes et méthodes R (Partie 1)•14 minutes
Classes et méthodes R (Partie 2)•11 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Emballages R•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz 3•30 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Présentation R Markdown et Plotly•60 minutes
Projet de tourbillon et de parcours
Module 5•1 heure à terminer
Détails du module
La semaine 4 est consacrée au projet de cours, à la production d'une application brillante et d'une présentation reproductible.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
Afficher les informations sur le contenu du module
3 vidéos•Total 16 minutes
Swirl 1.1•2 minutes
Swirl 1.2•7 minutes
Swirl 1.3•7 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Enquête post-cours•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Projet de cours : Application brillante et pitch reproductible•60 minutes
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.6
2 264 avis
5 stars
68,41 %
4 stars
23,10 %
3 stars
6,44 %
2 stars
1,50 %
1 star
0,53 %
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S
SK
5·
Révisé le 31 juil. 2019
It is a good course provide neccessary stuffs for data science.You can skip week 4 as it is done previously in other courses . Small and good course.
J
JN
5·
Révisé le 31 août 2017
Brian Caffo is the best! No one could explain better than him. Congratulations for this excellent course, you are my inspiration to become a better data scientist.
R
RS
5·
Révisé le 18 nov. 2018
This course was amazing, it could definetly be more deep in each of the subjects, but gives you so much practice in tools that are very useful in the day by day of a data scientist
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