Johns Hopkins University

Recherche reproductible

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

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

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

105 311 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.6

(4,173 avis)

7 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Organiser l'analyse des données pour la rendre plus reproductible

  • Rédiger une analyse de données reproductible à l'aide de knitr

  • Déterminer la reproductibilité du projet d'analyse

  • Publier des documents web reproductibles à l'aide de Markdown

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Knitr
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Langage de balisage

Détails à connaître

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Évaluations

2 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 4 modules dans ce cours

Cette semaine, nous aborderons les idées de base de la recherche reproductible, car elles ne sont peut-être pas familières à certains d'entre vous. Nous aborderons également la structuration et l'organisation d'une analyse de données afin de la rendre plus reproductible. Je vous recommande de regarder les vidéos dans l'ordre où elles sont présentées sur la page web, mais regarder les vidéos dans le désordre ne gâchera pas l'histoire.

Inclus

9 vidéos4 lectures1 devoir

Cette semaine, nous abordons quelques-uns des principaux outils permettant de développer des documents reproductibles. Nous abordons l'outil de programmation lettrée knitr et montrons comment l'intégrer à Markdown pour publier des documents web reproductibles. Nous introduisons également la première évaluation par les pairs qui vous demandera de rédiger une analyse de données reproductible à l'aide de knitr.

Inclus

9 vidéos1 devoir1 évaluation par les pairs

Cette semaine couvre ce que l'on pourrait appeler une liste de contrôle de base pour garantir la reproductibilité d'une analyse de données. Bien qu'il ne soit pas absolument suffisant de suivre la liste de contrôle, elle fournit une norme minimale nécessaire qui serait applicable à presque tous les domaines d'analyse.

Inclus

10 vidéos

Cette semaine, deux études de cas portant sur l'importance de la reproductibilité dans le domaine scientifique vous sont proposées.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.6 (145 évaluations)
Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 604 261 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

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Felipe M.
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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.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’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.
Étudiant(e) depuis 2021
’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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    68,67 %

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  • 2 stars

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    1,05 %

IM
5

Révisé le 9 août 2019

MF
5

Révisé le 30 mars 2022

AP
4

Révisé le 2 févr. 2017

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