Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données : Fondements à l'aide de R
115 035 inscrit(s)
Johns Hopkins University

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

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niveau Débutant
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Planning flexible
4 mois à raison de 10 heures par semaine
Obtenir une qualification professionnelle
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Vue d'ensemble

  • 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 : Software Installation
  • Catégorie : Version Control
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Data Sharing
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Data Visualization Software
  • Catégorie : Knitr
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Statistical Programming
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Statistical Visualization
  • Catégorie : Data Analysis

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : MySQL
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : GitHub
  • Catégorie : R Programming

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 - 5 séries de 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 : Science des données
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Science et recherche générales
Catégorie : GitHub
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Analyse des Données

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 : Manipulation de données
Catégorie : Simulations
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Débogage
Catégorie : Scripting
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : structures de données

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 : La programmation en R
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : MySQL
Catégorie : Web scraping
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Systèmes de base de données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Gestion des fichiers

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

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 : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Partage des données
Catégorie : Vérification et validation
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : Communication technique

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 652 891 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 680 898 apprenants
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Cours1 715 992 apprenants

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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