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.
Offrez à votre carrière le cadeau de Coursera Plus avec $160 de réduction, facturé annuellement. Économisez aujourd’hui.
Science des données avec R - Projet Capstone
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Jeff Grossman
13 820 déjà inscrits
Inclus avec 
(82 avis)
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)
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- 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
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
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
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 82
82 avis
- 5 stars
78,04 %
- 4 stars
9,75 %
- 3 stars
3,65 %
- 2 stars
4,87 %
- 1 star
3,65 %
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours du certificat et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. De là, vous pourrez l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.