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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Наука о данных'
Разработка продуктов обработки данных
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 47,340
Чему вы научитесь
Build an R Markdown presentation that includes a data visualization
Create a data product that tells a story to a mass audience
Develop basic applications and interactive graphics using GoogleVis
Use Leaflet to create interactive annotated maps
Приобретаемые навыки
InteractivityPlotlyWeb ApplicationR Programming
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
- Data Scientists
- Data Analysts
- Risk Managers
- Biologists
- Business Analysts
Программа курса: что вы изучите
Неделя
11 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 видео ((всего 1 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
5 материала для самостоятельного изучения
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.
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 практического упражнения
Quiz 110мин
Неделя
23 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.
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 материала для самостоятельного изучения
Three Ways to Share R Markdown Products10мин
1 практического упражнения
Quiz 212мин
Неделя
33 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.
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 материала для самостоятельного изучения
R Packages10мин
1 практического упражнения
Quiz 38мин
Неделя
42 ч. на завершение
Swirl and Course Project
Week 4 is all about the Course Project, producing a Shiny Application and reproducible pitch.
3 видео ((всего 16 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
1 материала для самостоятельного изучения
Post-Course Survey10мин
26%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
31%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
14%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Лучшие отзывы о курсе Разработка продуктов обработки данных
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.
This course was amazing, it could definetly be more deep in each of the subjects, but gives you so much practice in tools that are very useful in the day by day of a data scientist
Преподаватели
Brian Caffo, PhD
Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
О 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.
Специализация Наука о данных: общие сведения
Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results.
This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.