Johns Hopkins University

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

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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

119 026 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 48,201 examens de cours de ce programme

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
4 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant
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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 : Nettoyage des données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Partage des données
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données
  • Catégorie : Knitr
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Tracé (graphique)
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Programmation statistique
  • Catégorie : Visualisation statistique
  • Catégorie : Contrôle des versions

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Git (système de contrôle de version)
  • Catégorie : GitHub
  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : R (logiciel)
  • Catégorie : Rmarkdown

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 - série de 5 cours

La boîte à outils du scientifique des données

La boîte à outils du scientifique des données

COURS 1, 18 heures

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 : R Programmation
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Git (système de contrôle de version)
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : GitHub
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Science et recherche générales
Catégorie : Version du logiciel
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : Rapports statistiques
R Programmation

R Programmation

COURS 2, 58 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 : R Programmation
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Simulations
Catégorie : Débogage
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Fichier E/S
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Développement du programme
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Scripting
Catégorie : Structures de données
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Logiciel statistique
Catégorie : Programmation statistique
Obtention et nettoyage des données

Obtention et nettoyage des données

COURS 3, 20 heures

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 : Manipulation de données
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Intégration des données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : SQL
Catégorie : Interface de programmation d'applications (API)
Catégorie : MySQL
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Récupération de données sur le Web
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Collecte de données
Analyse exploratoire des données

Analyse exploratoire des données

COURS 4, 56 heures

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 : R Programmation
Catégorie : Graphique
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Analyse exploratoire des données
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
Catégorie : Tracé (graphique)
Catégorie : Logiciel de visualisation de données
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Visualisation statistique
Catégorie : Présentation des données
Recherche reproductible

Recherche reproductible

COURS 5, 8 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 : Knitr
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Programmation statistique
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Science et recherche générales
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Documentation du logiciel
Catégorie : Partage des données
Catégorie : R Programmation

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 684 601 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 713 002 apprenants

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