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-Hopkins
À propos de ce cours
44,366 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
Ce que vous allez apprendre
Develop basic applications and interactive graphics using GoogleVis
Use Leaflet to create interactive annotated maps
Build an R Markdown presentation that includes a data visualization
Create a data product that tells a story to a mass audience
Compétences que vous acquerrez
InteractivityPlotlyWeb ApplicationR Programming
Résultats de carrière des étudiants
30%
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Approx. 14 heures pour terminer
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 110 min
3 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.
3 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 212 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 38 min
2 heures pour terminer
Swirl and Course Project
Week 4 is all about the Course Project, producing a Shiny Application and reproducible pitch.
2 heures pour terminer
3 vidéos (Total 16 min), 1 lecture, 1 quiz
1 lecture
Post-Course Survey10 min
Avis
4.6
Meilleurs avis pour DÉVELOPPEMENT DE PRODUITS DE DONNÉES
par VPApr 9, 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 JCMay 4, 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 SRFeb 13, 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 SSMar 3, 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.
par RHJan 27, 2018
Interesting topic, touching on many field. I believe it was quite informative as it applies on the previous modules knowledge into this one. However it didn't touch deeper on each topic.
par JTMar 27, 2016
Good overview of available tools. Lack of practice exercises makes preparing for quizzes difficult. However, the course project does a good job to get your feet wet with Shiny Apps.
par AVMay 30, 2017
Good course, but I felt it was a bit easy to get good marks on the assignments with a minimum effort assignment. Some of the ones I marked were very little to do with data-science.
par RSNov 18, 2018
This course was amazing, it could definetly be more deep in each of the subjects, but gives you so much practice in tools that are very useful in the day by day of a data scientist
par ROJul 27, 2017
Course content was helpful. Some confusion in assignment questions not aligning with what was covered in lectures where it would have helped to clarify that was intentional.
par IRMar 9, 2017
very helpful and teaching. learning practical tools for producting data products. examples in the course are not very complex, but give a very good intro for several tools.
par ABMar 12, 2016
Although it is an easy course to pass, it is very important in content. It teaches the finishing moves, the ones you'll need after all your hard work. 5-star without doubt.
par JCNov 20, 2018
I have learned a lot. The course is simple and very useful. Maybe the assignments should improve because the directions are a bit vague, but in general I liked it.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
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.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
