Un produit de données est le résultat d'une analyse statistique. Les produits de données automatisent des tâches d'analyse complexes ou utilisent la technologie pour étendre l'utilité d'un modèle, d'un algorithme ou d'une inférence basée sur les données. Ce cours couvre les bases de la création de produits de données en utilisant Shiny, des packages R et des graphiques interactifs. Le cours se concentre sur les principes statistiques fondamentaux de la création d'un produit de données qui peut être utilisé pour raconter une histoire sur les données à un public de masse.
Développer des produits de données
Développer des produits de données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
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Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6
(2,255 avis)
10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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
- Catégorie : Interactivité
- Catégorie : Plotly
- Catégorie : Application Web
- Catégorie : La programmation en R
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module de présentation, nous passerons en revue certaines informations et ressources qui vous aideront à démarrer et à réussir le cours.
Inclus
1 vidéo6 lectures
Nous pouvons maintenant passer aux premières leçons de fond. Dans ce module, vous apprendrez à développer des applications de base et des graphiques interactifs dans shiny, à composer des graphiques HTML interactifs avec GoogleVis et à préparer des visualisations de données avec Plotly.
Inclus
24 vidéos2 lectures1 devoir
Au cours de ce module, nous apprendrons à créer des fichiers R Markdown et à intégrer du code R dans un Rmd. Nous explorerons également Leaflet et l'utiliserons pour créer des cartes interactives annotées.
Inclus
12 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs
Dans ce module, nous plongerons dans le monde de la création de packages R et nous nous entraînerons à développer une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données construite à l'aide de Plotly.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs
La semaine 4 est consacrée au projet de cours, à la production d'une application brillante et d'une présentation reproductible.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (69 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University at Buffalo
University of California San Diego
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.6
2 255 avis
- 5 stars
68,42 %
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RB
5
Révisé le 27 août 2019
It is a very good course. There's quite some work, but the content isn't hard. Make sure you update your RStudio for all the features to work correctly
JC
4
Révisé le 20 nov. 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.
RS
5
Révisé le 18 nov. 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
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