À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 10 heures pour terminer

Recommandé : 4-9 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais, Vietnamien, Français

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

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

9 vidéos (Total 72 min), 3 lectures, 1 quiz
9 vidéos
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
3 lectures
Syllabus10 min
Pre-course survey10 min
Course Book: Report Writing for Data Science in R10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Quiz20 min
Semaine
2
3 heures pour terminer

Week 2: Markdown & knitr

9 vidéos (Total 59 min), 2 quiz
9 vidéos
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
1 exercice pour s'entraîner
Week 2 Quiz10 min
Semaine
3
1 heure pour terminer

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

10 vidéos (Total 60 min)
10 vidéos
RPubs 3 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
3 heures pour terminer

Week 4: Case Studies & Commentaries

5 vidéos (Total 59 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
Commentaries on Data Analysis2 min
Introduction to Peer Assessment 232s
1 lecture
Post-Course Survey10 min
4.5
471 avisChevron Right

32%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

33%

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

11%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Principaux examens pour Recherche reproductible

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 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....

À propos du Spécialisation Science des données

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....
Science des données

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.