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

Stephanie Hicks, PhD
Shannon Ellis, PhD
Carrie Wright, PhD

Instructeurs : Stephanie Hicks, PhD

3 382 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(97 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois
Ă  10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Expérience recommandée

2 mois
Ă  10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Organiser un projet de science des donnĂ©es

  • Importer des donnĂ©es Ă  partir de feuilles de calcul, de bases de donnĂ©es et de formats Web courants

  • Manipulez des donnĂ©es dĂ©sordonnĂ©es et crĂ©ez des ensembles de donnĂ©es bien ordonnĂ©s

  • CrĂ©ez des graphiques de donnĂ©es de qualitĂ©

  • Construire des modèles prĂ©dictifs d'apprentissage automatique

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Gestion des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Analyse des DonnĂ©es
  • CatĂ©gorie : structures de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Bases de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Visualisation de DonnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Programmation Informatique
  • CatĂ©gorie : Leadership et Management
  • CatĂ©gorie : Principes de programmation
  • CatĂ©gorie : RĂ©gression
  • CatĂ©gorie : Programmation Statistique
  • CatĂ©gorie : Statistiques GĂ©nĂ©rales

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Améliorez votre expertise en la matière

  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • DĂ©veloppez une comprĂ©hension approfondie de concepts clĂ©s
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University
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Spécialisation - 5 séries de cours

Introduction au Tidyverse

COURS 17 heures4.4 (49 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Distinguer les donnĂ©es ordonnĂ©es des donnĂ©es non ordonnĂ©es

  • DĂ©crire comment des donnĂ©es non ordonnĂ©es peuvent ĂŞtre transformĂ©es en donnĂ©es ordonnĂ©es

  • DĂ©crivez l'Ă©cosystème de paquets de Tidyverse

  • Organiser et initialiser un projet de science des donnĂ©es

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Visualisation de Données

Importer des données dans Tidyverse

COURS 215 heures4.7 (49 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • DĂ©crire les diffĂ©rents formats de donnĂ©es

  • Appliquer les fonctions de Tidyverse pour importer des donnĂ©es dans R Ă  partir de formats externes

  • Obtenir des donnĂ©es Ă  partir d'une API web

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : nettoyage des données
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Leadership et Management
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R

Manipuler des données dans le Tidyverse

COURS 314 heures4.5 (32 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Appliquer les fonctions Tidyverse pour transformer des donnĂ©es non ordonnĂ©es en donnĂ©es ordonnĂ©es

  • Effectuer une analyse exploratoire de base des donnĂ©es

  • Effectuer des analyses de donnĂ©es textuelles

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : structures de données
Catégorie : Programmation Statistique

Visualisation des données dans le Tidyverse

COURS 416 heures4.7 (20 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Distinguer les diffĂ©rents types de parcelles et leurs utilisations

  • Utilisez le paquetage R ggplot2 pour dĂ©velopper des visualisations de donnĂ©es

  • CrĂ©ez des tableaux de synthèse des donnĂ©es efficaces

  • CrĂ©ez des animations de donnĂ©es pour la narration visuelle

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Régression
Catégorie : Statistiques Générales

Ce que vous apprendrez

  • DĂ©crire les diffĂ©rents types de questions d'analyse de donnĂ©es

  • Effectuer des tests d'hypothèse sur vos donnĂ©es

  • Appliquer des techniques de modĂ©lisation linĂ©aire pour rĂ©pondre Ă  des questions multivariables

  • Appliquer des flux de travail d'apprentissage automatique pour dĂ©tecter des modèles complexes dans vos donnĂ©es

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bases de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Gestion des données

Instructeurs

Stephanie Hicks, PhD
Johns Hopkins University
5 Cours6 390 apprenants
Shannon Ellis, PhD
Johns Hopkins University
5 Cours6 390 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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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
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