Johns Hopkins University
Spécialisation Compétences Tidyverse pour la science des données en R
Johns Hopkins University

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

Carrie Wright, PhD
Stephanie Hicks, PhD
Shannon Ellis, PhD

Instructeurs : Carrie Wright, PhD

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(99 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
31 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

Introduction au Tidyverse

Introduction au Tidyverse

COURS 17 heures

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

Data wrangling, Tidyverse (Package R), Gestion des fichiers, Manipulation de données, Gestion des données, Analyse exploratoire des données (AED), Nettoyage des données, Analyse des Données, La programmation en R, Importation/exportation de données, Visualisation de Données, Transformation de données, Science des données et R (logiciel)

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

Importation/exportation de données, Tidyverse (Package R), La programmation en R, Manipulation de données, Google Sheets, Bases de données relationnelles, Web scraping, Intégration de données, Données non structurées, Logiciel de Feuille de Calcul, Bases de données, SQL, EXtensible Markup Language (XML), Transformation de données et Interface de programmation d'application (API)

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

Data wrangling, Manipulation de données, Tidyverse (Package R), La programmation en R, Transformation de données, Exploration de texte, Analyse des Données, Programmation Statistique, Nettoyage des données et Analyse exploratoire des données (AED)

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

Ggplot2, Tidyverse (Package R), Diagrammes de dispersion, Histogramme, Logiciel de Visualisation de Données, La programmation en R, Animations, Tracé (graphique), Graphiques en boîte, Manipulation de données, Analyse exploratoire des données (AED), Présentation des données et Storytelling de données

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

Analyse de régression, La programmation en R, Tidyverse (Package R), Inférence statistique, Science des données, Modélisation prédictive, Analyse des Données, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques descriptives, Analyse exploratoire des données (AED), Arbre de classification et de régression (CART), Probabilités et statistiques, Apprentissage automatique, Rmarkdown, Méthodes statistiques, Modélisation des données et Analyse statistique

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Carrie Wright, PhD
14 Cours18 100 apprenants
Stephanie Hicks, PhD
Johns Hopkins University
5 Cours6 780 apprenants

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