Об этом курсе
4.7
Оценки: 4,137
Рецензии: 608
Специализация

Курс 4 из 10 в программе

100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Часов на завершение

Прибл. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Вьетнамский, Китайский (упрощенное письмо)

Чему вы научитесь

  • Check

    Apply cluster analysis techniques to locate patterns in data

  • Check

    Make graphical displays of very high dimensional data

  • Check

    Understand analytic graphics and the base plotting system in R

  • Check

    Use advanced graphing systems such as the Lattice system

Приобретаемые навыки

Cluster AnalysisGgplot2R ProgrammingExploratory Data Analysis
Специализация

Курс 4 из 10 в программе

100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Часов на завершение

Прибл. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Вьетнамский, Китайский (упрощенное письмо)

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
20 ч. на завершение

Week 1

This week covers the basics of analytic graphics and the base plotting system in R. We've also included some background material to help you install R if you haven't done so already. ...
Reading
15 видео ((всего 109 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
Video15 видео
Installing R on Windows (3.2.1)3мин
Installing R on a Mac (3.2.1)1мин
Installing R Studio (Mac)3мин
Setting Your Working Directory (Windows)7мин
Setting Your Working Directory (Mac)7мин
Principles of Analytic Graphics12мин
Exploratory Graphs (part 1)9мин
Exploratory Graphs (part 2) 5мин
Plotting Systems in R9мин
Base Plotting System (part 1)11мин
Base Plotting System (part 2)6мин
Base Plotting Demonstration16мин
Graphics Devices in R (part 1)5мин
Graphics Devices in R (part 2)7мин
Reading6 материала для самостоятельного изучения
Welcome to Exploratory Data Analysis10мин
Syllabus10мин
Pre-Course Survey10мин
Exploratory Data Analysis with R Book10мин
The Art of Data Science10мин
Practical R Exercises in swirl Part 110мин
Quiz1 практического упражнения
Week 1 Quiz20мин
Неделя
2
Часов на завершение
17 ч. на завершение

Week 2

Welcome to Week 2 of Exploratory Data Analysis. This week covers some of the more advanced graphing systems available in R: the Lattice system and the ggplot2 system. While the base graphics system provides many important tools for visualizing data, it was part of the original R system and lacks many features that may be desirable in a plotting system, particularly when visualizing high dimensional data. The Lattice and ggplot2 systems also simplify the laying out of plots making it a much less tedious process....
Reading
7 видео ((всего 61 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 6 тестов
Video7 видео
Lattice Plotting System (part 2)6мин
ggplot2 (part 1)6мин
ggplot2 (part 2)13мин
ggplot2 (part 3)9мин
ggplot2 (part 4)10мин
ggplot2 (part 5)8мин
Reading1 материала для самостоятельного изучения
Practical R Exercises in swirl Part 210мин
Quiz1 практического упражнения
Week 2 Quiz20мин
Неделя
3
Часов на завершение
13 ч. на завершение

Week 3

Welcome to Week 3 of Exploratory Data Analysis. This week covers some of the workhorse statistical methods for exploratory analysis. These methods include clustering and dimension reduction techniques that allow you to make graphical displays of very high dimensional data (many many variables). We also cover novel ways to specify colors in R so that you can use color as an important and useful dimension when making data graphics. All of this material is covered in chapters 9-12 of my book Exploratory Data Analysis with R....
Reading
12 видео ((всего 77 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
Video12 видео
Hierarchical Clustering (part 2)5мин
Hierarchical Clustering (part 3)7мин
K-Means Clustering (part 1)5мин
K-Means Clustering (part 2)4мин
Dimension Reduction (part 1)7мин
Dimension Reduction (part 2)9мин
Dimension Reduction (part 3)6мин
Working with Color in R Plots (part 1)4мин
Working with Color in R Plots (part 2)7мин
Working with Color in R Plots (part 3)6мин
Working with Color in R Plots (part 4)3мин
Reading1 материала для самостоятельного изучения
Practical R Exercises in swirl Part 310мин
Неделя
4
Часов на завершение
6 ч. на завершение

Week 4

This week, we'll look at two case studies in exploratory data analysis. The first involves the use of cluster analysis techniques, and the second is a more involved analysis of some air pollution data. How one goes about doing EDA is often personal, but I'm providing these videos to give you a sense of how you might proceed with a specific type of dataset. ...
Reading
2 видео ((всего 55 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Video2 видео
Air Pollution Case Study40мин
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Practical R Exercises in swirl Part 410мин
Post-Course Survey10мин
4.7
Рецензии: 608Chevron Right
Формирование карьерного пути

37%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Карьерные преимущества

43%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Продвижение по карьерной лестнице

18%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие рецензии

автор: CCJul 29th 2016

This is the second course I have taken from Roger Peng and both were outstanding. I have a strong math background, but not much of a background in stats, but this course was very approachable for me.

автор: YSep 24th 2017

Very good course! It provide me the foundation in learning how to plot and interpret data. This will definitely strengthen my "R programming" to generate publication type figure for my genomics data!

Преподавателя

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

О Johns Hopkins University

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....

О специализации ''Data Science'

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....
Data Science

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.