Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données : Fondements à l'aide de R
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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 : Software Installation
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Knitr
  • Catégorie : Data Visualization Software
  • Catégorie : Version Control
  • Catégorie : Statistical Programming
  • Catégorie : Data Sharing
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Statistical Visualization
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Science

Outils que vous découvrirez

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

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 : Analyse des Données
Catégorie : GitHub
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Science et recherche générales

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 : Installation du logiciel
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : structures de données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Scripting
Catégorie : Principes de programmation

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 : Gestion des fichiers
Catégorie : Web scraping
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Systèmes de base de données
Catégorie : MySQL
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Collecte 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 : Visualisation statistique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Diagrammes de dispersion
Catégorie : Histogramme
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : Graphiques en boîte
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : La programmation en R

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 652 507 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 680 492 apprenants
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Cours1 715 523 apprenants

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