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

Découvrez de nouvelles compétences avec 30 % de réduction sur les cours dispensés par des experts du secteur. Économisez maintenant.

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

115 551 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(6,170 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
4 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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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.

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
35 exercices pratiques

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

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 : Rmarkdown
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : GitHub
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Installation du logiciel

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

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 : Importation/exportation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : SQL
Catégorie : Data wrangling
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Web scraping
Catégorie : MySQL

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

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 : Science et recherche générales
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Communication technique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Partage des données

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 656 930 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 685 226 apprenants
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Cours1 720 963 apprenants

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