Un produit de données est le résultat d'une analyse statistique. Les produits de données automatisent des tâches d'analyse complexes ou utilisent la technologie pour étendre l'utilité d'un modèle, d'un algorithme ou d'une inférence basée sur les données. Ce cours couvre les bases de la création de produits de données en utilisant Shiny, des packages R et des graphiques interactifs. Le cours se concentre sur les principes statistiques fondamentaux de la création d'un produit de données qui peut être utilisé pour raconter une histoire sur les données à un public de masse.
Développer des produits de données
Développer des produits de données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
85 882 déjà inscrits
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.6
(2,256 avis)
10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Développer des applications de base et des graphiques interactifs à l'aide de GoogleVis
Utilisez Leaflet pour créer des cartes interactives annotées
Construire une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données
Créer un produit de données qui raconte une histoire à un large public
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation Statistique
- Catégorie : Infographie
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : Conception interactive
- Catégorie : Visualisation de Données
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module de présentation, nous passerons en revue certaines informations et ressources qui vous aideront à démarrer et à réussir le cours.
Inclus
1 vidéo6 lectures
Nous pouvons maintenant passer aux premières leçons de fond. Dans ce module, vous apprendrez à développer des applications de base et des graphiques interactifs dans shiny, à composer des graphiques HTML interactifs avec GoogleVis et à préparer des visualisations de données avec Plotly.
Inclus
24 vidéos2 lectures1 devoir
Au cours de ce module, nous apprendrons à créer des fichiers R Markdown et à intégrer du code R dans un Rmd. Nous explorerons également Leaflet et l'utiliserons pour créer des cartes interactives annotées.
Inclus
12 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs
Dans ce module, nous plongerons dans le monde de la création de packages R et nous nous entraînerons à développer une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données construite à l'aide de Plotly.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs
La semaine 4 est consacrée au projet de cours, à la production d'une application brillante et d'une présentation reproductible.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (70 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
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University of Colorado System
Johns Hopkins University
Duke University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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
4.6
2 256 avis
- 5 stars
68,39 %
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- 1 star
0,48 %
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VP
4
Révisé le 10 avr. 2017
Nice course and good classmates. It's very focus oriented and gives very good idea of Shiny, Rmarkdown, plotly and how to publish documents on github, Rpubs and other online sites. I learnt power of R
JN
5
Révisé le 1 sept. 2017
Brian Caffo is the best! No one could explain better than him. Congratulations for this excellent course, you are my inspiration to become a better data scientist.
AK
5
Révisé le 11 sept. 2018
The content is good and exposes to various tools and formats for building data products. Exercises for week 2 and week 3 were very simple though.
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