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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.



Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
108 289 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
Demander à Coursera
4,186 avis
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

Ajouter à votre profil LinkedIn
2 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeurs

Offert par
En savoir plus sur Analyse des données
Statut : Essai gratuitFred Hutchinson Cancer Center
Statut : PrévisualisationEmory University
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
68,68 %
- 4 stars
22,90 %
- 3 stars
5,68 %
- 2 stars
1,67 %
- 1 star
1,05 %
Affichage de 3 sur 4186
Révisé le 5 avr. 2017
If you are at university (PhD student, academic, researcher, etc.) then you kind of know most of the "theory". However, practising R was a huge plus (personally, I liked the Week 4 task).
Révisé le 13 févr. 2020
Highly recommended for beginners to learn the basics of Data Science, Re-producibility and how to write a good report around the analysis done by you as a data analyst.
Révisé le 20 août 2017
I personally got a lot out of this, both from a philosophical perspective and a nuts-and-bolts perspective. And I got to practice a lot of stuff learned on earlier courses.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,


