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

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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

3 435 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(97 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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niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Importation/exportation de données
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Intégration de données
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Data wrangling
  • Catégorie : Visualisation statistique
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
  • Catégorie : Modélisation statistique

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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

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

Catégorie : Data wrangling
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Science des données

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

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

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

Catégorie : Data wrangling
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Nettoyage des données

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

Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Histogramme
Catégorie : Diagrammes de dispersion
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : Visualisation statistique
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Animations
Catégorie : Tracé (graphique)
Catégorie : Manipulation 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

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

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Instructeurs

Carrie Wright, PhD
13 Cours16 325 apprenants
Stephanie Hicks, PhD
Johns Hopkins University
5 Cours6 493 apprenants

Offert par

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