Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données : Fondements à l'aide de R
114 936 inscrit(s)
Johns Hopkins University

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

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : MySQL
  • Catégorie : GitHub
  • Catégorie : Ggplot2
  • 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 : Contrôle des versions
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Science des données
Catégorie : GitHub
Catégorie : Science et recherche générales
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Programmation Statistique
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 : Manipulation de données
Catégorie : Simulations
Catégorie : Débogage
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : structures de données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Scripting

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

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

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 652 035 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 679 979 apprenants
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Cours1 714 916 apprenants

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