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

112 940 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(6,135 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
4 mois
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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Nettoyage des données
  • Catégorie : Knitr
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Contrôle des versions
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
  • Catégorie : Importation/exportation de données
  • Catégorie : Analyse des Données

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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
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Spécialisation - 5 séries de cours

La boîte à outils du scientifique des données

COURS 117 heures4.6 (34,005 évaluations)

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 : Rmarkdown
Catégorie : Github
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Rstudio
Catégorie : Science et recherche générales
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : La programmation en R

La programmation en R

COURS 257 heures4.5 (22,303 évaluations)

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 : Rmarkdown
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Knitr
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : Langage de balisage
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Communication technique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Partage des données
Catégorie : La programmation en R

Obtenir et nettoyer les données

COURS 319 heures4.5 (8,067 évaluations)

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 : Développement du programme
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Rstudio
Catégorie : Débogage
Catégorie : structures de données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Simulations
Catégorie : La programmation en R

Analyse exploratoire des données (AED)

COURS 454 heures4.7 (6,077 évaluations)

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 : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Graphique
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse de cluster
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R

Recherche reproductible

COURS 57 heures4.6 (4,177 évaluations)

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 : Web scraping
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Expression régulière (REGEX)
Catégorie : MySQL
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : La programmation en R

Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 634 908 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 661 987 apprenants

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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