Johns Hopkins University
تحليل البيانات الاستكشافية

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Johns Hopkins University

تحليل البيانات الاستكشافية

Roger D. Peng, PhD
Jeff Leek, PhD
Brian Caffo, PhD

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
56 heures pour terminer
3 semaines à 18 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • فهم الرسومات التحليلية ونظام الرسم الأساسي في لغة R

  • استخدم أنظمة الرسومات البيانية المتقدمة مثل النظام الشبكي

  • قم بعمل عروض رسومية لبيانات عالية الأبعاد

  • تطبيق تقنيات التحليل العنقودي لتحديد الأنماط في البيانات

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Graphon
  • Catégorie : Analytics
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : General Statistics

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Il y a 4 modules dans ce cours

يغطي هذا الأسبوع أساسيات الرسومات التحليلية ونظام الرسم الأساسي في R. وقد قمنا أيضًا بتضمين بعض المواد الأساسية لمساعدتك في تثبيت R إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل.

Inclus

15 vidéos6 lectures1 devoir5 devoirs de programmation1 évaluation par les pairs

مرحبًا بكم في الأسبوع الثاني من تحليل البيانات الاستكشافية. يغطي هذا الأسبوع بعض أنظمة الرسومات البيانية الأكثر تقدمًا المتوفرة في R: نظام Lattice ونظام ggplot2. بينما يوفر نظام الرسومات base العديد من الأدوات المهمة لتصور البيانات، فقد كان جزءًا من نظام R الأصلي ويفتقر إلى العديد من الميزات التي قد تكون مرغوبة في نظام الرسم، خاصة عند تصور البيانات عالية الأبعاد. يعمل نظاما Lattice وggplot2 أيضًا على تبسيط تخطيط الرسومات مما يجعلها عملية أقل تعقيدًا.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir5 devoirs de programmation

مرحبًا بكم في الأسبوع 3 من تحليل البيانات الاستكشافية. يغطي هذا الأسبوع بعض الأساليب الإحصائية المستخدمة في التحليل الاستكشافي. تتضمن هذه الأساليب تقنيات التجميع وتقليل الأبعاد التي تسمح لك بعمل عروض رسومية لبيانات ذات أبعاد عالية جدًا (العديد من المتغيرات). نغطي أيضًا طرقًا جديدة لتحديد الألوان في R بحيث يمكنك استخدام اللون كبُعد مهم ومفيد عند عمل رسومات البيانات. تمت تغطية كل هذه المواد في الفصول 9-12 من كتابي تحليل البيانات الاستكشافية مع R.

Inclus

12 vidéos1 lecture4 devoirs de programmation

في هذا الأسبوع، سنلقي نظرة على دراستي حالة في تحليل البيانات الاستكشافية. الأول يتضمن استخدام تقنيات التحليل العنقودي، والثاني هو تحليل أكثر تعقيدًا لبعض بيانات تلوث الهواء. غالبًا ما تكون طريقة عمل EDA أمرًا شخصيًا، لكني أقدم مقاطع الفيديو هذه لإعطائك فكرة عن كيفية المضي قدمًا في نوع معين من مجموعة البيانات.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs

Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 606 587 apprenants

Offert par

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’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.’
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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.’
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