このコースについて

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Learner Career Outcomes

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

20%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

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。

中級レベル

約9時間で修了

推奨:4 weeks, 2 hours per week...

英語

字幕:アラビア語, フランス語, 中国語(簡体), ベトナム語, ドイツ語, 英語...

習得するスキル

MappingGgplot2Data Visualization (DataViz)R Programming

Learner Career Outcomes

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

20%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

100%オンライン

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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。

中級レベル

約9時間で修了

推奨:4 weeks, 2 hours per week...

英語

字幕:アラビア語, フランス語, 中国語(簡体), ベトナム語, ドイツ語, 英語...

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

21分で修了

Welcome to Building Data Visualization Tools

21分で修了
1件のビデオ (合計1分), 2 readings
2件の学習用教材
Textbook: Mastering Software Development in R10 分
Syllabus10 分
3時間で修了

Plotting with ggplot2

3時間で修了
13 readings
13件の学習用教材
Introduction10 分
Initializing a ggplot object10 分
Plot aesthetics10 分
Creating a basic ggplot plot10 分
Geoms10 分
Using multiple geoms10 分
Constant aesthetics10 分
Example plots10 分
Extensions of ggplot210 分
Introduction10 分
Guidelines for good plots10 分
Scales and color10 分
To find out more10 分
1の練習問題
Plotting with ggplot220 分
2

2

2時間で修了

Mapping and interactive plots

2時間で修了
9 readings
9件の学習用教材
Introduction10 分
Basics of Mapping10 分
ggmap, Google Maps API10 分
Mapping US counties and states10 分
More advanced mapping– Spatial objects10 分
Where to find more on mapping with R10 分
Overview of htmlWidgets10 分
plotly package10 分
Creating your own widget10 分
1の練習問題
Mapping and interactive plots20 分
3

3

2時間で修了

The grid Package

2時間で修了
7 readings
7件の学習用教材
Introduction10 分
Overview of grid graphics10 分
Grobs10 分
Viewports10 分
Grid graphics coordinate systems10 分
The gridExtra package10 分
Where to find more about grid graphics10 分
1の練習問題
Basics of grid graphics20 分
4

4

6時間で修了

Building New Graphical Elements

6時間で修了
12 readings
12件の学習用教材
Introduction10 分
Why Build a New Theme?10 分
Default Theme10 分
Building a New Theme10 分
Summary10 分
Introduction10 分
Building a Geom10 分
Example: An Automatic Transparency Geom10 分
Building a Stat10 分
Example: Normal Confidence Intervals10 分
Combining Geoms and Stats10 分
Summary10 分

講師

インストラクターの画像、Roger D. Peng, PhD

Roger D. Peng, PhD 

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
受講者886,577
22 コース
インストラクターの画像、Brooke Anderson

Brooke Anderson 

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University
受講者48,706
5 コース

提供:

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University) ロゴ

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

Mastering Software Development in R専門講座について

R is a programming language and a free software environment for statistical computing and graphics, widely used by data analysts, data scientists and statisticians. This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing and scaling useful data science results and products. This Specialization will give you rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages, and developing custom data visualizations. You’ll be introduced to indispensable R libraries for data manipulation, like tidyverse, and data visualization and graphics, like ggplot2. You’ll learn modern software development practices to build tools that are highly reusable, modular, and suitable for use in a team-based environment or a community of developers. This Specialization is designed to serve both data analysts, who may want to gain more familiarity with hands-on, fundamental software skills for their everyday work, as well as data mining experts and data scientists, who may want to use R to scale their developing and programming skills, and further their careers as data science experts....
Mastering Software Development in R

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。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。