A data product is the production output from a statistical analysis. Data products automate complex analysis tasks or use technology to expand the utility of a data informed model, algorithm or inference. This course covers the basics of creating data products using Shiny, R packages, and interactive graphics. The course will focus on the statistical fundamentals of creating a data product that can be used to tell a story about data to a mass audience.
Университет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 78,676
Карьерные результаты учащихся
30%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
34%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
14%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский, Вьетнамский
Чему вы научитесь
Develop basic applications and interactive graphics using GoogleVis
Use Leaflet to create interactive annotated maps
Build an R Markdown presentation that includes a data visualization
Create a data product that tells a story to a mass audience
Приобретаемые навыки
InteractivityPlotlyWeb ApplicationR Programming
Карьерные результаты учащихся
30%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
34%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
14%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский, Вьетнамский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Программа курса: что вы изучите
1 ч. на завершение
Course Overview
In this overview module, we'll go over some information and resources to help you get started and succeed in the course.
1 ч. на завершение
1 видео ((всего 1 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
6 материалов для самостоятельного изучения
A Note of Explanation2мин
Syllabus10мин
Welcome10мин
Book: Developing Data Products in R10мин
Community Site10мин
R and RStudio Links & Tutorials10мин
3 ч. на завершение
Shiny, GoogleVis, and Plotly
Now we can turn to the first substantive lessons. In this module, you'll learn how to develop basic applications and interactive graphics in shiny, compose interactive HTML graphics with GoogleVis, and prepare data visualizations with Plotly.
3 ч. на завершение
24 видео ((всего 124 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
24 видео
Shiny 1.16мин
Shiny 1.26мин
Shiny 1.34мин
Shiny 1.46мин
Shiny 1.59мин
Shiny 2.13мин
Shiny 2.29мин
Shiny 2.32мин
Shiny 2.44мин
Shiny 2.53мин
Shiny 2.66мин
Shiny Gadgets 1.15мин
Shiny Gadgets 1.24мин
Shiny Gadgets 1.37мин
GoogleVis 1.16мин
GoogleVis 1.28мин
Plotly 1.14мин
Plotly 1.22мин
Plotly 1.36мин
Plotly 1.45мин
Plotly 1.53мин
Plotly 1.64мин
Plotly 1.753
Plotly 1.81мин
2 материала для самостоятельного изучения
Shiny10мин
Shinyapps.io Project10мин
1 практическое упражнение
Quiz 110мин
3 ч. на завершение
R Markdown and Leaflet
During this module, we'll learn how to create R Markdown files and embed R code in an Rmd. We'll also explore Leaflet and use it to create interactive annotated maps.
3 ч. на завершение
12 видео ((всего 45 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
12 видео
R Markdown 1.14мин
R Markdown 1.22мин
R Markdown 1.33мин
R Markdown 1.459
R Markdown 1.53мин
R Markdown 1.66мин
Leaflet 1.13мин
Leaflet 1.25мин
Leaflet 1.32мин
Leaflet 1.42мин
Leaflet 1.52мин
Leaflet 1.66мин
1 материал для самостоятельного изучения
Three Ways to Share R Markdown Products10мин
1 практическое упражнение
Quiz 212мин
3 ч. на завершение
R Packages
In this module, we'll dive into the world of creating R packages and practice developing an R Markdown presentation that includes a data visualization built using Plotly.
3 ч. на завершение
5 видео ((всего 65 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 видео
R Packages (Part 2)14мин
Building R Packages Demo18мин
R Classes and Methods (Part 1)13мин
R Classes and Methods (Part 2)11мин
1 материал для самостоятельного изучения
R Packages10мин
1 практическое упражнение
Quiz 38мин
2 ч. на завершение
Swirl and Course Project
Week 4 is all about the Course Project, producing a Shiny Application and reproducible pitch.
2 ч. на завершение
3 видео ((всего 16 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
1 материал для самостоятельного изучения
Post-Course Survey10мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе РАЗРАБОТКА ПРОДУКТОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
от партнера VP9 апр. 2017 г.
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
от партнера JC4 мая 2016 г.
Compared to the other classes in the JHU Data Science specialization, this one is pretty laid back. It's useful information, and teaches a few nice tricks on how to present data analysis results.
от партнера SR13 февр. 2018 г.
This course lacked required information of help to get started. Now thanks to some posts by mentors i was able to successfully complete the Capstone project. Overall a very good experience!
от партнера SS3 мар. 2016 г.
This is a great introduction to some of the many ways to present your data. It's probably the easiest course in the specialisation but shows off an impressive array of widgets and gadgets.
Часто задаваемые вопросы
When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
What is the refund policy?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Is financial aid available?
Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
© Coursera Inc., 2020 Все права защищены.
