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Science des données avec R - Projet Capstone
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Science des données avec R - Projet Capstone

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Jeff Grossman
Yan Luo

Instructeurs : Jeff Grossman

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Inclus dans le siteCoursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(80 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
24 heures pour terminer
3 semaines à 8 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Écrivez un programme de scraping web pour extraire des données d'un fichier HTML à l'aide de requêtes HTTP et convertissez les données en un cadre de données.

  • Préparez les données pour la modélisation en traitant les valeurs manquantes, en formatant et en normalisant les données, en les regroupant et en transformant les valeurs catégorielles en valeurs numériques.

  • Interpréter les données à l'aide de techniques d'analyse exploratoire des données en calculant des statistiques descriptives, en établissant des graphiques et en générant des statistiques de corrélation.

  • Créez une application Shiny contenant une carte Leaflet et un tableau de bord interactif, puis créez une présentation du projet à partager avec vos pairs.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Régression linéaire
  • Catégorie : Visualisation de Données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)

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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 6 modules dans ce cours

Inclus

2 vidéos1 devoir3 éléments d'application5 plugins

Inclus

1 vidéo1 devoir2 éléments d'application3 plugins

À ce stade du projet Capstone, vous avez acquis de précieuses connaissances pratiques en matière de collecte et de traitement des données. Vous avez également beaucoup appris sur les requêtes SQL et la visualisation. Félicitations ! Il est maintenant temps d'appliquer certaines de vos nouvelles connaissances et d'apprendre les techniques d'analyse exploratoire des données (AED), toujours par la pratique. Vous pouvez utiliser les ensembles de données que vous avez manipulés dans le module précédent. Cependant, si vous avez eu des difficultés à compléter le wrangling, ne vous inquiétez pas - nous avons préparé des ensembles de données propres que vous pouvez utiliser. Il vous sera demandé de réaliser trois laboratoires :

Inclus

1 vidéo1 devoir3 éléments d'application3 plugins

Inclus

1 vidéo1 devoir2 éléments d'application2 plugins

Inclus

1 vidéo1 devoir1 laboratoire non noté3 plugins

Inclus

2 vidéos3 lectures1 évaluation par les pairs5 plugins

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.5 (24 évaluations)
Jeff Grossman
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2 Cours61 411 apprenants
Yan Luo
IBM
7 Cours312 415 apprenants

Offert par

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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.
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’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.
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’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

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80 avis

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BT
5

Révisé le 21 oct. 2023

MP
4

Révisé le 12 juin 2024

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