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

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

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, Outils de programmation informatique, structures de données, Importation/exportation de données, Programmation Statistique, Développement du programme, Analyse statistique, Principes de programmation et Analyse des 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, Gestion des données, SQL, Interface de programmation d'application (API), Data wrangling, MySQL, Web scraping et 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

Tracé (graphique), Analyse exploratoire des données (AED), La programmation en R, Ggplot2, Réduction de dimensionnalité, Analyse des Données, Apprentissage non supervisé, Diagrammes de dispersion, Graphiques en boîte, Visualisation statistique, Logiciel de Visualisation de Données, Histogramme 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, Analyse exploratoire des données (AED), Partage des données, Validation des données, La programmation en R, Communication technique, Contrôle des versions, Science et recherche générales et Analyse des Données

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

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, Modélisation prédictive, Méthodes statistiques, Probabilités et statistiques, Analyse des Données et Analyse statistique

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

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

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

Visualisation interactive des données, Shiny (Package (R)), La programmation en R, Rmarkdown, Visualisation de Données, R (logiciel), Présentation des données, Plotly, Gestion des paquets et des logiciels, Rapports statistiques, Applications Web, Logiciel de Visualisation de 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, Collecte de données, Storytelling de données, Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage automatique, Présentation des données, Science des données, La programmation en R, Manipulation de données, Analyse des Données, Nettoyage des données et Analyse statistique

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
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37 Cours1 663 359 apprenants
Brian Caffo, PhD
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30 Cours1 692 171 apprenants
Jeff Leek, PhD
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