À propos de ce cours
4.5
2,880 notes
428 avis
Spécialisation

Course 5 of 10 in the

100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 10 heures pour terminer

Recommandé : 4-9 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais, Vietnamien

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Determine the reproducibility of analysis project

  • Check

    Organize data analysis to help make it more reproducible

  • Check

    Publish reproducible web documents using Markdown

  • Check

    Write up a reproducible data analysis using knitr

Compétences que vous acquerrez

KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language
Spécialisation

Course 5 of 10 in the

100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 10 heures pour terminer

Recommandé : 4-9 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais, Vietnamien

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

This week will cover the basic ideas of reproducible research since they may be unfamiliar to some of you. We also cover structuring and organizing a data analysis to help make it more reproducible. I recommend that you watch the videos in the order that they are listed on the web page, but watching the videos out of order isn't going to ruin the story. ...
Reading
9 videos (Total 72 min), 3 lectures, 1 quiz
Video9 vidéos
What is Reproducible Research About?8 min
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 1)7 min
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 2) 5 min
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 3) 3 min
Scripting Your Analysis 4 min
Structure of a Data Analysis (part 1)12 min
Structure of a Data Analysis (part 2)17 min
Organizing Your Analysis11 min
Reading3 lectures
Syllabus10 min
Pre-course survey10 min
Course Book: Report Writing for Data Science in R10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Quiz20 min
Semaine
2
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Week 2: Markdown & knitr

This week we cover some of the core tools for developing reproducible documents. We cover the literate programming tool knitr and show how to integrate it with Markdown to publish reproducible web documents. We also introduce the first peer assessment which will require you to write up a reproducible data analysis using knitr. ...
Reading
9 videos (Total 59 min), 2 quiz
Video9 vidéos
Markdown5 min
R Markdown6 min
R Markdown Demonstration7 min
knitr (part 1)7 min
knitr (part 2) 4 min
knitr (part 3) 4 min
knitr (part 4) 9 min
Introduction to Course Project 14 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Week 2 Quiz10 min
Semaine
3
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Week 3: Reproducible Research Checklist & Evidence-based Data Analysis

This week covers what one could call a basic check list for ensuring that a data analysis is reproducible. While it's not absolutely sufficient to follow the check list, it provides a necessary minimum standard that would be applicable to almost any area of analysis....
Reading
10 videos (Total 60 min)
Video10 vidéos
RPubs 3 min
Reproducible Research Checklist (part 1)8 min
Reproducible Research Checklist (part 2) 10 min
Reproducible Research Checklist (part 3) 6 min
Evidence-based Data Analysis (part 1)3 min
Evidence-based Data Analysis (part 2) 3 min
Evidence-based Data Analysis (part 3) 4 min
Evidence-based Data Analysis (part 4) 4 min
Evidence-based Data Analysis (part 5) 7 min
Semaine
4
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Week 4: Case Studies & Commentaries

This week there are two case studies involving the importance of reproducibility in science for you to watch....
Reading
5 videos (Total 59 min), 1 lecture, 1 quiz
Video5 vidéos
Case Study: Air Pollution14 min
Case Study: High Throughput Biology30 min
Commentaries on Data Analysis2 min
Introduction to Peer Assessment 2 min
Reading1 lecture
Post-Course Survey10 min
4.5
428 avisChevron Right
Orientation de carrière

35%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

83%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

Meilleurs avis

par AAFeb 13th 2016

My favorite course, at least it gives me an argument why scripted statistics is awesome and can be applied to a number of data related activities. Recycling chunks of code has proven useful to me.

par ASJun 23rd 2017

Of course, I liked this course. There was even an extra non-graded assignment. Plus two graded assignments. Quality instruction videos and lots of practice. Everything a learner needs.

Enseignants

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

À propos de Johns Hopkins University

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....

À propos de la Spécialisation Data Science

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
Data Science

Foire Aux Questions

  • 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.

  • 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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.