This course focuses on the concepts and tools behind reporting modern data analyses in a reproducible manner. Reproducible research is the idea that data analyses, and more generally, scientific claims, are published with their data and software code so that others may verify the findings and build upon them. The need for reproducibility is increasing dramatically as data analyses become more complex, involving larger datasets and more sophisticated computations. Reproducibility allows for people to focus on the actual content of a data analysis, rather than on superficial details reported in a written summary. In addition, reproducibility makes an analysis more useful to others because the data and code that actually conducted the analysis are available. This course will focus on literate statistical analysis tools which allow one to publish data analyses in a single document that allows others to easily execute the same analysis to obtain the same results.
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Reproducible Research
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
105 408 déjà inscrits
Inclus avec 
(4,173 avis)
Ce que vous apprendrez
Organize data analysis to help make it more reproducible
Write up a reproducible data analysis using knitr
Determine the reproducibility of analysis project
Publish reproducible web documents using Markdown
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Knitr
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Markup Language
Détails à connaître
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2 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
This week will cover the basic ideas of reproducible research since they may be unfamiliar to some of you. We also cover structuring and organizing a data analysis to help make it more reproducible. I recommend that you watch the videos in the order that they are listed on the web page, but watching the videos out of order isn't going to ruin the story.
Inclus
9 vidéos4 lectures1 devoir
This week we cover some of the core tools for developing reproducible documents. We cover the literate programming tool knitr and show how to integrate it with Markdown to publish reproducible web documents. We also introduce the first peer assessment which will require you to write up a reproducible data analysis using knitr.
Inclus
9 vidéos1 devoir1 évaluation par les pairs
This week covers what one could call a basic check list for ensuring that a data analysis is reproducible. While it's not absolutely sufficient to follow the check list, it provides a necessary minimum standard that would be applicable to almost any area of analysis.
Inclus
10 vidéos
This week there are two case studies involving the importance of reproducibility in science for you to watch.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis
University at Buffalo
CertNexus
Johns Hopkins University
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