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

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(6,182 avis)

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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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.

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
35 exercices pratiques

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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

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

La programmation en R

COURS 257 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

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

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

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

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

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

Recherche reproductible

COURS 57 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

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

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

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 663 004 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 691 780 apprenants

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