A data product is the production output from a statistical analysis. Data products automate complex analysis tasks or use technology to expand the utility of a data informed model, algorithm or inference. This course covers the basics of creating data products using Shiny, R packages, and interactive graphics. The course will focus on the statistical fundamentals of creating a data product that can be used to tell a story about data to a mass audience.
Offert par
Université Johns-HopkinsÀ propos de ce cours
97,106 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
30%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
34%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
14%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 10 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen, Vietnamien
Compétences que vous acquerrez
InteractivityPlotlyWeb ApplicationR Programming
Résultats de carrière des étudiants
30%
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Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen, Vietnamien
Offert par
Université Johns-Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Course Overview
In this overview module, we'll go over some information and resources to help you get started and succeed in the course.
1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 1 min), 6 lectures
1 vidéo
6 lectures
A Note of Explanation2 min
Syllabus10 min
Welcome10 min
Book: Developing Data Products in R10 min
Community Site10 min
R and RStudio Links & Tutorials10 min
3 heures pour terminer
Shiny, GoogleVis, and Plotly
Now we can turn to the first substantive lessons. In this module, you'll learn how to develop basic applications and interactive graphics in shiny, compose interactive HTML graphics with GoogleVis, and prepare data visualizations with Plotly.
3 heures pour terminer
24 vidéos (Total 124 min), 2 lectures, 1 quiz
24 vidéos
Shiny 1.16 min
Shiny 1.26 min
Shiny 1.34 min
Shiny 1.46 min
Shiny 1.59 min
Shiny 2.13 min
Shiny 2.29 min
Shiny 2.32 min
Shiny 2.44 min
Shiny 2.53 min
Shiny 2.66 min
Shiny Gadgets 1.15 min
Shiny Gadgets 1.24 min
Shiny Gadgets 1.37 min
GoogleVis 1.16 min
GoogleVis 1.28 min
Plotly 1.14 min
Plotly 1.22 min
Plotly 1.36 min
Plotly 1.45 min
Plotly 1.53 min
Plotly 1.64 min
Plotly 1.753s
Plotly 1.81 min
2 lectures
Shiny10 min
Shinyapps.io Project10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 130 min
2 heures pour terminer
R Markdown and Leaflet
During this module, we'll learn how to create R Markdown files and embed R code in an Rmd. We'll also explore Leaflet and use it to create interactive annotated maps.
2 heures pour terminer
12 vidéos (Total 45 min), 1 lecture, 2 quiz
12 vidéos
R Markdown 1.14 min
R Markdown 1.22 min
R Markdown 1.33 min
R Markdown 1.459s
R Markdown 1.53 min
R Markdown 1.66 min
Leaflet 1.13 min
Leaflet 1.25 min
Leaflet 1.32 min
Leaflet 1.42 min
Leaflet 1.52 min
Leaflet 1.66 min
1 lecture
Three Ways to Share R Markdown Products10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 230 min
3 heures pour terminer
R Packages
In this module, we'll dive into the world of creating R packages and practice developing an R Markdown presentation that includes a data visualization built using Plotly.
3 heures pour terminer
5 vidéos (Total 65 min), 1 lecture, 2 quiz
5 vidéos
R Packages (Part 1)7 min
R Packages (Part 2)14 min
Building R Packages Demo18 min
R Classes and Methods (Part 1)13 min
R Classes and Methods (Part 2)11 min
1 lecture
R Packages10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 330 min
1 heure pour terminer
Swirl and Course Project
Week 4 is all about the Course Project, producing a Shiny Application and reproducible pitch.
1 heure pour terminer
3 vidéos (Total 16 min), 1 lecture, 1 quiz
1 lecture
Post-Course Survey10 min
Avis
Meilleurs avis pour DÉVELOPPEMENT DE PRODUITS DE DONNÉES
par VP9 avr. 2017
Nice course and good classmates. It's very focus oriented and gives very good idea of Shiny, Rmarkdown, plotly and how to publish documents on github, Rpubs and other online sites. I learnt power of R
par JC4 mai 2016
Compared to the other classes in the JHU Data Science specialization, this one is pretty laid back. It's useful information, and teaches a few nice tricks on how to present data analysis results.
par SR13 févr. 2018
This course lacked required information of help to get started. Now thanks to some posts by mentors i was able to successfully complete the Capstone project. Overall a very good experience!
par SS3 mars 2016
This is a great introduction to some of the many ways to present your data. It's probably the easiest course in the specialisation but shows off an impressive array of widgets and gadgets.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
- Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
