Dieser Kurs befasst sich mit den Konzepten und Werkzeugen für eine reproduzierbare Berichterstattung über moderne Datenanalysen. Reproduzierbare Forschung bedeutet, dass Datenanalysen und ganz allgemein wissenschaftliche Behauptungen mit ihren Daten und ihrem Softwarecode veröffentlicht werden, damit andere die Ergebnisse überprüfen und darauf aufbauen können. Der Bedarf an Reproduzierbarkeit nimmt dramatisch zu, da die Datenanalysen immer komplexer werden und größere Datensätze und anspruchsvollere Berechnungen beinhalten. Die Reproduzierbarkeit ermöglicht es den Menschen, sich auf den eigentlichen Inhalt einer Datenanalyse zu konzentrieren und nicht auf oberflächliche Details, die in einer schriftlichen Zusammenfassung berichtet werden. Darüber hinaus macht die Reproduzierbarkeit eine Analyse für andere nützlicher, da die Daten und der Code, mit dem die Analyse durchgeführt wurde, verfügbar sind. In diesem Kurs werden wir uns mit den Werkzeugen für statistische Analysen befassen, die es ermöglichen, Datenanalysen in einem einzigen Dokument zu veröffentlichen, so dass andere die gleiche Analyse leicht durchführen können, um die gleichen Ergebnisse zu erhalten.
Reproduzierbare Forschung
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Roger D. Peng, PhD
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Was Sie lernen werden
Organisieren Sie die Datenanalyse, um sie besser reproduzierbar zu machen
Schreiben Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr
Bestimmen Sie die Reproduzierbarkeit des Analyseprojekts
Veröffentlichen Sie reproduzierbare Webdokumente mit Markdown
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Knitr
- Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
- Kategorie: Technische Kommunikation
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Berichterstattung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Rmarkdown
- Kategorie: Versionskontrolle
Wichtige Details
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2 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche werden wir uns mit den grundlegenden Ideen der reproduzierbaren Forschung befassen, da sie einigen von Ihnen vielleicht nicht geläufig sind. Wir behandeln auch die Strukturierung und Organisation einer Datenanalyse, um sie reproduzierbar zu machen. Ich empfehle Ihnen, die Videos in der Reihenfolge anzuschauen, in der sie auf der Webseite aufgelistet sind, aber es schadet nicht, wenn Sie die Videos nicht in der richtigen Reihenfolge anschauen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
Diese Woche behandeln wir einige der wichtigsten Tools für die Entwicklung reproduzierbarer Dokumente. Wir befassen uns mit dem Programmierwerkzeug knitr und zeigen, wie Sie es mit Markdown integrieren, um reproduzierbare Webdokumente zu veröffentlichen. Außerdem stellen wir Ihnen die erste Peer-Bewertung vor, bei der Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr verfassen müssen.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe1 peer review
Diese Woche geht es um das, was man eine grundlegende Checkliste nennen könnte, um sicherzustellen, dass eine Datenanalyse reproduzierbar ist. Es reicht zwar nicht aus, die Checkliste zu befolgen, aber sie bietet einen notwendigen Mindeststandard, der auf fast jeden Bereich der Analyse anwendbar ist.
Das ist alles enthalten
10 Videos
Diese Woche können Sie sich zwei Fallstudien über die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der Wissenschaft ansehen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre1 peer review
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 10. Aug. 2019
Without taking this course wouldn't have fully understood the importance of reproducible research in data science. Thank you so much. I recommend this course for all data scientists.
Geprüft am 31. März 2022
I took this course as part of the Data Science specialization without any real expectation and realized that this subject is probably one of the most important in data analysis.
Geprüft am 3. Feb. 2017
While I'm pretty sure this course is VERY important for researchers, it is not very useful for my area (IT) and I would like to know this before taking the course. Thank you.
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