Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données
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Spécialisation Science des données

Lancez votre carrière dans la science des données. Une introduction à la science des données en dix cours, développée et enseignée par d'éminents professeurs.

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

Inclus avec Coursera Plus

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(38,842 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

7 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Utilisez R pour nettoyer, analyser et visualiser des données.

  • Parcourez l'ensemble du pipeline de la science des données, de l'acquisition des données à la publication.

  • Utilisez GitHub pour gérer les projets de science des données.

  • Effectuer des analyses de régression, des moindres carrés et des déductions à l'aide de modèles de régression.

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
55 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 - série de 10 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

La programmation en R, Analyse des Données, Science des données, Rmarkdown, Contrôle des versions, R (logiciel), Maîtrise des données, Programmation Statistique, Installation du logiciel, GitHub et Analyse exploratoire des données (AED)

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

La programmation en R, Simulations, Optimisation des performances, Débogage, Programmation Statistique, Outils de programmation informatique, Importation/exportation de données, Principes de programmation, Développement du programme, Analyse des Données, Analyse statistique et structures de données

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

Manipulation de données, Importation/exportation de données, Nettoyage des données, La programmation en R, Interface de programmation d'application (API), Data wrangling, SQL, Gestion des données, Collecte de données, Web scraping et MySQL

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

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

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

Knitr, Rmarkdown, Rapports statistiques, Validation des données, La programmation en R, Analyse exploratoire des données (AED), Contrôle des versions, Analyse des Données, Science et recherche générales, Partage des données et Communication technique

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le processus consistant à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données

  • Décrire la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance

  • Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation

  • Prendre des décisions éclairées en matière d'analyse des données

Compétences que vous acquerrez

Inférence statistique, Distribution de probabilité, Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Méthodes statistiques, Analyse statistique, Analyse des Données, Statistiques bayésiennes, Modélisation statistique, Statistiques, Probabilités et statistiques, Échantillonnage (statistiques) et Détermination de la taille de l'échantillon

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence

  • Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA

  • Étudier l'analyse des résidus et de la variabilité

  • Décrire les nouvelles utilisations des modèles de régression, telles que le lissage du nuage de points

Compétences que vous acquerrez

Analyse de régression, Modélisation statistique, Inférence statistique, Analyse de corrélation, Analyse statistique, Modélisation prédictive, Méthodes statistiques, Probabilités et statistiques et Analyse des Données

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser les éléments de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction

  • Comprendre des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de test, l'ajustement excessif et les taux d'erreur

  • Décrire les méthodes d'apprentissage automatique telles que la régression ou les arbres de classification

  • Expliquez le processus complet de construction des fonctions de prédiction

Compétences que vous acquerrez

Analyse de régression, Algorithme de forêt aléatoire, Algorithmes d'apprentissage automatique, Ingénierie des caractéristiques, Arbre de classification et de régression (CART), Modélisation prédictive, La programmation en R, Analyse prédictive, Collecte de données, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Traitement des données et Apprentissage supervisé

Ce que vous apprendrez

  • Développer des applications de base et des graphiques interactifs à l'aide de GoogleVis

  • Utilisez Leaflet pour créer des cartes interactives annotées

  • Construire une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données

  • Créer un produit de données qui raconte une histoire à un large public

Compétences que vous acquerrez

Shiny (Package (R)), La programmation en R, Visualisation interactive des données, Rmarkdown, Plotly, Visualisation de Données, Rapports statistiques, Applications Web, Gestion des paquets et des logiciels, Logiciel de Visualisation de Données, R (logiciel), Présentation des données et Cartographie des données

Ce que vous apprendrez

  • Créer un produit de données utile pour le public

  • Appliquer vos compétences en matière d'analyse exploratoire des données

  • Construire un modèle de prédiction efficace et précis

  • Produire un dossier de présentation pour exposer vos résultats

Compétences que vous acquerrez

Traitement du langage naturel (NLP), Modélisation prédictive, Science des données, Collecte de données, Analyse des Données, Présentation des données, Analyse statistique, Manipulation de données, La programmation en R, Nettoyage des données, Apprentissage automatique, Analyse exploratoire des données (AED) et Storytelling de données

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
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37 Cours1 663 180 apprenants
Brian Caffo, PhD
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30 Cours1 691 973 apprenants
Jeff Leek, PhD
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32 Cours1 728 507 apprenants

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