Ce cours se concentre sur les concepts et les outils qui permettent de rendre compte des analyses de données modernes de manière reproductible. La recherche reproductible est l'idée que les analyses de données, et plus généralement les affirmations scientifiques, sont publiées avec leurs données et leur code logiciel afin que d'autres puissent vérifier les résultats et s'en inspirer. Le besoin de reproductibilité augmente considérablement à mesure que les analyses de données deviennent plus complexes, impliquant des ensembles de données plus importants et des calculs plus sophistiqués. La reproductibilité permet aux gens de se concentrer sur le contenu réel d'une analyse de données, plutôt que sur des détails superficiels rapportés dans un résumé écrit. En outre, la reproductibilité rend une analyse plus utile à d'autres, car les données et le code qui ont permis d'effectuer l'analyse sont disponibles. Ce cours se concentrera sur les outils d'analyse statistique qui permettent de publier des analyses de données dans un document unique qui permet à d'autres personnes d'exécuter facilement la même analyse pour obtenir les mêmes résultats.

Recherche reproductible

Recherche reproductible
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Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
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8 heures à compléter
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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 : Vérification et validation
- Catégorie : Knitr
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Science et recherche générales
- Catégorie : Partage des données
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Communication technique
- Catégorie : Documentation du logiciel
- Catégorie : Rapports statistiques
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Rmarkdown
- Catégorie : R Programmation
Détails à connaître

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2 devoirs
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