Cette Specialization est destinée aux data scientists ayant une certaine familiarité avec le langage de programmation R et qui cherchent à faire de la science des données en utilisant la famille de packages Tidyverse. A travers 5 cours, vous couvrirez l'importation, le traitement, la visualisation et la modélisation des données en utilisant le puissant framework Tidyverse. Les packages Tidyverse fournissent une approche simple mais puissante de la science des données qui s'étend des analyses les plus basiques aux déploiements massifs de données. Ce cours couvre le cycle de vie complet d'un projet de science des données et présente des outils Tidy spécifiques pour chaque étape.
Spécialisation Compétences Tidyverse pour la science des données en R
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Spécialisation Compétences Tidyverse pour la science des données en R
Développez des connaissances à partir des données avec les outils Tidy. Importez, manipulez, visualisez et modélisez des données avec les paquets R de Tidyverse
Instructeurs : Carrie Wright, PhD
3 519 déjà inscrits
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6
(98 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
2 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
Organiser un projet de science des données
Importer des données à partir de feuilles de calcul, de bases de données et de formats Web courants
Manipulez des données désordonnées et créez des ensembles de données bien ordonnés
Créez des graphiques de données de qualité
Construire des modèles prédictifs d'apprentissage automatique
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Data Presentation
- Data Manipulation
- Data Analysis
- Web Scraping
- Predictive Modeling
- Exploratory Data Analysis
- Data Wrangling
- Data Modeling
- Plot (Graphics)
- Data Science
- Data Visualization Software
- Statistical Hypothesis Testing
- Data Visualization
- Data Analysis Software
- Regression Analysis
- Data Import/Export
- Tidyverse (R Package)
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
31 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
Distinguer les données ordonnées des données non ordonnées
Décrire comment des données non ordonnées peuvent être transformées en données ordonnées
Décrivez l'écosystème de paquets de Tidyverse
Organiser et initialiser un projet de science des données
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data wrangling
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Science des données
Ce que vous apprendrez
Décrire les différents formats de données
Appliquer les fonctions de Tidyverse pour importer des données dans R à partir de formats externes
Obtenir des données à partir d'une API web
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Bases de données relationnelles
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Web scraping
Catégorie : SQL
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Logiciel de Feuille de Calcul
Catégorie : EXtensible Markup Language (XML)
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Bases de données
Ce que vous apprendrez
Appliquer les fonctions Tidyverse pour transformer des données non ordonnées en données ordonnées
Effectuer une analyse exploratoire de base des données
Effectuer des analyses de données textuelles
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data wrangling
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Analyse des Données
Ce que vous apprendrez
Distinguer les différents types de parcelles et leurs utilisations
Utilisez le paquetage R ggplot2 pour développer des visualisations de données
Créez des tableaux de synthèse des données efficaces
Créez des animations de données pour la narration visuelle
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Histogramme
Catégorie : Diagrammes de dispersion
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Tracé (graphique)
Catégorie : Animations
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Graphiques en boîte
Ce que vous apprendrez
Décrire les différents types de questions d'analyse de données
Effectuer des tests d'hypothèse sur vos données
Appliquer des techniques de modélisation linéaire pour répondre à des questions multivariables
Appliquer des flux de travail d'apprentissage automatique pour détecter des modèles complexes dans vos données
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Science des données
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Statistiques descriptives
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Instructeurs
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Foire Aux Questions
La durée de cette Specializations est d'environ 12 à 15 semaines.
Une certaine familiarité avec le langage de programmation R est nécessaire.
Les cours étant cumulatifs, il est recommandé aux étudiants de les suivre dans l'ordre.
Plus de questions
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