このコースについて
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次における10の5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10時間で修了

推奨:4-9 hours/week...

英語

字幕:英語, ベトナム語

学習内容

  • Check

    Determine the reproducibility of analysis project

  • Check

    Organize data analysis to help make it more reproducible

  • Check

    Publish reproducible web documents using Markdown

  • Check

    Write up a reproducible data analysis using knitr

習得するスキル

KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language

次における10の5コース

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。

約10時間で修了

推奨:4-9 hours/week...

英語

字幕:英語, ベトナム語

シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

This week will cover the basic ideas of reproducible research since they may be unfamiliar to some of you. We also cover structuring and organizing a data analysis to help make it more reproducible. I recommend that you watch the videos in the order that they are listed on the web page, but watching the videos out of order isn't going to ruin the story. ...
9件のビデオ (合計72分), 3 readings, 1 quiz
9件のビデオ
What is Reproducible Research About?8 分
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 1)7 分
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 2) 5 分
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 3) 3 分
Scripting Your Analysis 4 分
Structure of a Data Analysis (part 1)12 分
Structure of a Data Analysis (part 2)17 分
Organizing Your Analysis11 分
3件の学習用教材
Syllabus10 分
Pre-course survey10 分
Course Book: Report Writing for Data Science in R10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz20 分
2
3時間で修了

Week 2: Markdown & knitr

This week we cover some of the core tools for developing reproducible documents. We cover the literate programming tool knitr and show how to integrate it with Markdown to publish reproducible web documents. We also introduce the first peer assessment which will require you to write up a reproducible data analysis using knitr. ...
9件のビデオ (合計59分), 2 quizzes
9件のビデオ
Markdown5 分
R Markdown6 分
R Markdown Demonstration7 分
knitr (part 1)7 分
knitr (part 2) 4 分
knitr (part 3) 4 分
knitr (part 4) 9 分
Introduction to Course Project 14 分
1の練習問題
Week 2 Quiz10 分
3
1時間で修了

Week 3: Reproducible Research Checklist & Evidence-based Data Analysis

This week covers what one could call a basic check list for ensuring that a data analysis is reproducible. While it's not absolutely sufficient to follow the check list, it provides a necessary minimum standard that would be applicable to almost any area of analysis....
10件のビデオ (合計60分)
10件のビデオ
RPubs 3 分
Reproducible Research Checklist (part 1)8 分
Reproducible Research Checklist (part 2) 10 分
Reproducible Research Checklist (part 3) 6 分
Evidence-based Data Analysis (part 1)3 分
Evidence-based Data Analysis (part 2) 3 分
Evidence-based Data Analysis (part 3) 4 分
Evidence-based Data Analysis (part 4) 4 分
Evidence-based Data Analysis (part 5) 7 分
4
3時間で修了

Week 4: Case Studies & Commentaries

This week there are two case studies involving the importance of reproducibility in science for you to watch....
5件のビデオ (合計59分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
Case Study: Air Pollution14 分
Case Study: High Throughput Biology30 分
Commentaries on Data Analysis2 分
Introduction to Peer Assessment 232
1件の学習用教材
Post-Course Survey10 分
4.5
455件のレビューChevron Right

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

31%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

人気のレビュー

by AAFeb 13th 2016

My favorite course, at least it gives me an argument why scripted statistics is awesome and can be applied to a number of data related activities. Recycling chunks of code has proven useful to me.

by ASJun 23rd 2017

Of course, I liked this course. There was even an extra non-graded assignment. Plus two graded assignments. Quality instruction videos and lots of practice. Everything a learner needs.

講師

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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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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。

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。