Dans ce cours capstone, vous appliquerez diverses compétences et techniques de science des données que vous avez apprises dans le cadre des cours précédents de la spécialisation IBM Data Science with R ou du certificat professionnel IBM Data Analytics with Excel and R. Pour ce projet, vous assumerez le rôle d'un Data Scientist qui a récemment rejoint une organisation et à qui l'on présente un défi qui nécessite la collecte de données, l'analyse, les tests d'hypothèses de base, la visualisation et la modélisation à effectuer sur des ensembles de données du monde réel. Vous collecterez et comprendrez des données provenant de sources multiples, effectuerez le traitement et la préparation des données avec Tidyverse, réaliserez une analyse exploratoire des données avec SQL, Tidyverse et ggplot2, modéliserez les données avec la régression linéaire, créerez des graphiques et des diagrammes pour visualiser les données et construirez un tableau de bord interactif. Le projet se terminera par une présentation de votre rapport d'analyse des données, avec un résumé exécutif pour les différentes parties prenantes de l'organisation.
Science des données avec R - Projet Capstone
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Jeff Grossman
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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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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 6 modules dans ce cours
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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 :
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