このコースについて
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次における10の4コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約15時間で修了

英語

字幕:英語, ベトナム語, 中国語(簡体)

学習内容

  • 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

習得するスキル

Cluster AnalysisGgplot2R ProgrammingExploratory Data Analysis

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シラバス - 本コースの学習内容

1
20時間で修了

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.

...
15件のビデオ (合計109分), 6 readings, 7 quizzes
15件のビデオ
Installing R on Windows (3.2.1)3 分
Installing R on a Mac (3.2.1)1 分
Installing R Studio (Mac)3 分
Setting Your Working Directory (Windows)7 分
Setting Your Working Directory (Mac)7 分
Principles of Analytic Graphics12 分
Exploratory Graphs (part 1)9 分
Exploratory Graphs (part 2) 5 分
Plotting Systems in R9 分
Base Plotting System (part 1)11 分
Base Plotting System (part 2)6 分
Base Plotting Demonstration16 分
Graphics Devices in R (part 1)5 分
Graphics Devices in R (part 2)7 分
6件の学習用教材
Welcome to Exploratory Data Analysis10 分
Syllabus10 分
Pre-Course Survey10 分
Exploratory Data Analysis with R Book10 分
The Art of Data Science10 分
Practical R Exercises in swirl Part 110 分
1の練習問題
Week 1 Quiz20 分
2
17時間で修了

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.

...
7件のビデオ (合計61分), 1 reading, 6 quizzes
7件のビデオ
Lattice Plotting System (part 2)6 分
ggplot2 (part 1)6 分
ggplot2 (part 2)13 分
ggplot2 (part 3)9 分
ggplot2 (part 4)10 分
ggplot2 (part 5)8 分
1件の学習用教材
Practical R Exercises in swirl Part 210 分
1の練習問題
Week 2 Quiz20 分
3
13時間で修了

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.

...
12件のビデオ (合計77分), 1 reading, 4 quizzes
12件のビデオ
Hierarchical Clustering (part 2)5 分
Hierarchical Clustering (part 3)7 分
K-Means Clustering (part 1)5 分
K-Means Clustering (part 2)4 分
Dimension Reduction (part 1)7 分
Dimension Reduction (part 2)9 分
Dimension Reduction (part 3)6 分
Working with Color in R Plots (part 1)4 分
Working with Color in R Plots (part 2)7 分
Working with Color in R Plots (part 3)6 分
Working with Color in R Plots (part 4)3 分
1件の学習用教材
Practical R Exercises in swirl Part 310 分
4
6時間で修了

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.

...
2件のビデオ (合計55分), 2 readings, 2 quizzes
2件のビデオ
Air Pollution Case Study40 分
2件の学習用教材
Practical R Exercises in swirl Part 410 分
Post-Course Survey10 分
4.7
653件のレビューChevron Right

37%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

15%

昇給や昇進につながった

探索的データ解析 からの人気レビュー

by 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.

by 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!

講師

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

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)について

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....

データサイエンスの専門講座について

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....
データサイエンス

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

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