Ce cours est une introduction douce à la programmation en R conçue pour 3 types d'apprenants. Il vous conviendra si : - vous voulez faire de l'analyse de données mais ne savez pas programmer - vous savez programmer mais n'êtes pas familier avec R - vous connaissez un peu la programmation R mais voulez apprendre les verbes de tidyverse Vous apprendrez à faire de la visualisation et de l'analyse de données de manière reproductible et à utiliser des fonctions qui permettent à votre code d'être facilement lu et compris. Vous utiliserez RMarkdown pour créer des documents et des rapports agréables qui exécutent votre code à chaque fois et qui capturent vos réflexions sur les données en cours de route. Ce cours a été conçu pour les apprenants issus de formations non-STEM afin de les aider à se préparer à des cours de science des données plus avancés en leur fournissant une introduction à la programmation et au langage R. Je suis impatient que vous me rejoigniez dans cette aventure ! Le logo du cours a été créé à partir d'images d'autocollants de la boutique RStudio. Veuillez consulter le site https://swag.rstudio.com/s/shop.
Introduction à la programmation R et à Tidyverse
Ce cours fait partie de Spécialisation La voie express vers la science des données : Programmation R et Tidyverse
Instructeur : Jane Wall
7 841 déjà inscrits
Inclus avec 
(44 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
A l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'écrire des fonctions en R.
Vous serez en mesure d'analyser et de visualiser un ensemble de données.
Vous pourrez utiliser RMarkdown pour partager des documents dans des rapports avec la communauté R mondiale.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Programmation Statistique
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Outils de programmation informatique
- Catégorie : structures de données
Détails à connaître
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans le premier module de ce cours, vous installerez et configurerez R et RStudio. Vous passerez en revue les principes fondamentaux de R et de la reproductibilité, installerez les paquets R nécessaires au cours et saisirez les commandes de base à l'aide de la console RStudio. Enfin, vous créerez un document RMarkdown - le produit à livrer pour ce module.
Inclus
5 vidéos6 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté6 plugins
Dans ce module, nous explorerons les fonctions dans R. Vous passerez en revue la syntaxe des fonctions et les meilleures pratiques de création de fonctions. Vous vous entraînerez également à écrire des fonctions avec des arguments par défaut et la validation des arguments.
Inclus
10 vidéos7 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs4 laboratoires non notés
Dans ce module, vous serez initié à ggplot2 - un package R pour la visualisation de données. Vous explorerez les différents éléments grammaticaux et les mappings esthétiques (couches) qui sont essentiels pour visualiser les données dans ggplot2.
Inclus
7 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté
Dans le dernier module de ce cours, vous serez initié à l'analyse de données à l'aide de dplyr. Vous apprendrez et pratiquerez les nombreux verbes de dplyr, notamment select, filter, arrange, mutate, group_by et summarize.
Inclus
14 vidéos3 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs3 laboratoires non notés
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Michigan
Duke University
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours proposé par University of Colorado Boulder vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
44 avis
- 5 stars
56,81 %
- 4 stars
22,72 %
- 3 stars
13,63 %
- 2 stars
2,27 %
- 1 star
4,54 %
Affichage de 3 sur 44
Révisé le 12 sept. 2023
Thanks! so much. This course helped me understand the excellent features for data analysis using R programming. This will certainly help me in my data science career path.
Révisé le 2 nov. 2022
Very good course for first time R learners. Challenging but doable with some determination and attention to detail.
Révisé le 2 févr. 2024
Helpful content! However, the sequence of practice questions and lecture contents are not fully aligned.
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