Этот курс входит в специализацию ''Специализация Data Visualization & Dashboarding with R'

4.8
звезд
Оценки: 192

Collin Paschall

10 773 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Data Visualization & Dashboarding with RУниверситет Джонса Хопкинса

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 22 056

Data visualization is a critical skill for anyone that routinely using quantitative data in his or her work - which is to say that data visualization is a tool that almost every worker needs today. One of the critical tools for data visualization today is the R statistical programming language. Especially in conjunction with the tidyverse software packages, R has become an extremely powerful and flexible platform for making figures, tables, and reproducible reports. However, R can be intimidating for first time users, and there are so many resources online that it can be difficult to sort through without guidance.
To fill that need, this course is intended for learners who have little or no experience with R but who are looking for an introduction to this tool. By the end of this course, students will be able to import data into R, manipulate that data using tools from the popular tidyverse package, and make simple reports using R Markdown. The course is designed for students with good basic computing skills, but limited if any experience with programming.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Data Visualization & Dashboarding with R

Начальный уровень

Прибл. 12 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Data Visualization & Dashboarding with R

Начальный уровень

Прибл. 12 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,68/5 (оценок: 83)

Collin Paschall

Senior Lecturer

Johns Hopkins University Center for Advanced Governmental Studies

15 446 учащихся

5 курсов

от партнера

Университет Джонса Хопкинса

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

4 ч. на завершение

Getting Started with Data Management and Visualization with R

In this module, we will get set up with R to process data for visualizations. You should begin by watching the introductory videos in each lesson. Then, carefully review the readings and reference materials provided. Once you have done that, I recommend watching the videos again to check your understanding. You will take a few quizzes as you progress through the material to make sure you are keeping up.

4 ч. на завершение

8 видео ((всего 40 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов

8 видео

Introduction to the Course2мин

Introduction to R and Software Installation5мин

Basic R, Part 13мин

Basic R Part 25мин

Functions in R3мин

Dataframes7мин

Basics of Importing Data into R5мин

Base R Visualizations5мин

7 материалов для самостоятельного изучения

How to Watch the Videos2мин

The RStudio Cheat Sheet20мин

Base R Cheat Sheet20мин

R for Data Science, Chapter 420мин

A Note on File Paths10мин

CCES Data5мин

Cookbook for R: Basic Plots30мин

4 практических упражнения

Install R and Setup Quiz10мин

Base R and Functions Quiz10мин

Dataframes and Importing Data in R10мин

Base R Visualization Quiz5мин

Неделя

Неделя 2

4 ч. на завершение

Using the Tidyverse packages

In this module, we will use functions from the tidyverse to manipulate data. You should begin by watching the introductory videos in each lesson. Then, carefully review the readings and reference materials provided. Once you have done that, I recommend watching the videos again to check your understanding. You will take a few quizzes as you progress through the material to make sure you are keeping up.

4 ч. на завершение

5 видео ((всего 27 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

5 видео

Introduction to the tidyverse5мин

Data import and structure in the tidyverse4мин

Filtering, selecting, recoding, renaming, and piping5мин

Recoding, Renaming, and Calculating Columns6мин

Grouping and summarizing data4мин

7 материалов для самостоятельного изучения

R for Data Science, Introduction and Part II: Wrangle40мин

Data Import Cheat Sheet10мин

tibble, readr, and tidyr Documentation30мин

R for Data Science, Chapter 530мин

Data Wrangling Cheat Sheet10мин

Getting Started with dplyr20мин

Learning to Read R Documentation20мин

2 практических упражнения

Tidyverse Introduction Quiz15мин

Manipulating Variables and Creating Summaries Quiz15мин

Неделя

Неделя 3

4 ч. на завершение

Using R Markdown to Make Reports

In this module, we learn to make reproducible reports using R Markdown. You should begin by watching the introductory videos in each lesson. Then, carefully review the readings and reference materials provided. Once you have done that, I recommend watching the videos again to check your understanding. You will take a few quizzes as you progress through the material to make sure you are keeping up. Then, at the end of the module, you will submit an assignment for peer review that covers all of the material in this course.

4 ч. на завершение

3 видео ((всего 15 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов

3 видео

Creating reports with R Markdown6мин

R Markdown syntax and tables5мин

qplots and closing thoughts3мин

8 материалов для самостоятельного изучения

Note on Installing LaTex10мин

Note on Previewing Figures in R Markdown10мин

R for Data Science, Chapter 2710мин

R Markdown Cheat Sheet10мин

R Markdown Reference Guide10мин

R Markdown: The Definitive Guide10мин

qplot() Documentation20мин

A Note About Peer Review Assignments10мин

3 практических упражнения

R Markdown Intro Quiz10мин

R Markdown Syntax Quiz5мин

Incorporating Tables and Figures Quiz5мин

Рецензии

4.8

Рецензии: 57

5 stars
84,37 %
4 stars
10,93 %
3 stars
2,60 %
2 stars
0,52 %
1 star
1,56 %

Лучшие отзывы о курсе GETTING STARTED WITH DATA VISUALIZATION IN R

от партнера RR20 мар. 2021 г.

Good exercises and great format having peer-reviewed submissions.

Might have done visualizaiton in base R, first, but otherwise great intro.

от партнера JL13 нояб. 2020 г.

Loved this course! Very practical and easy to follow. The readings are very helpful also. Thanks a lot Professor Paschall!

от партнера CH31 мая 2021 г.

This course was very well-organized and informative. It was a very good introduction to the material.

от партнера AH21 июня 2021 г.

Very helpful course for people of all disciplines.

Посмотреть все отзывы

Специализация Data Visualization & Dashboarding with R: общие сведения

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Getting Started with Data Visualization in R

Об этом курсе