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University of Colorado Boulder
Introduction à la programmation R et à Tidyverse
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  2. Science des données
  3. Analyse des Données
University of Colorado Boulder

Introduction à la programmation R et à Tidyverse

Ce cours fait partie de Spécialisation La voie express vers la science des données : Programmation R et Tidyverse

Jane Wall

Instructeur : Jane Wall

8 495 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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Aucune expérience préalable n'est nécessaire pour suivre ce cours avec succès.

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Ce que vous apprendrez

  • A l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'écrire des fonctions en R.

  • Vous serez en mesure d'analyser et de visualiser un ensemble de données.

  • Vous pourrez utiliser RMarkdown pour partager des documents dans des rapports avec la communauté R mondiale.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data wrangling
    Data wrangling
  • Catégorie : Principes de programmation
    Principes de programmation
  • Catégorie : Analyse des Données
    Analyse des Données
  • Catégorie : Manipulation de données
    Manipulation de données
  • Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
    Logiciel de Visualisation de Données
  • Catégorie : Rapports statistiques
    Rapports statistiques
  • Catégorie : Ggplot2
    Ggplot2
  • Catégorie : Tidyverse (Package R)
    Tidyverse (Package R)
  • Catégorie : Débogage
    Débogage
  • Catégorie : La programmation en R
    La programmation en R
  • Catégorie : Rmarkdown
    Rmarkdown
  • Catégorie : Visualisation de Données
    Visualisation de Données
  • Catégorie : Programmation Statistique
    Programmation Statistique
  • Catégorie : Installation du logiciel
    Installation du logiciel

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation La voie express vers la science des données : Programmation R et Tidyverse
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Ce cours est une introduction douce à la programmation en R conçue pour 3 types d'apprenants. Il vous conviendra si : - vous voulez faire de l'analyse de données mais ne savez pas programmer - vous savez programmer mais n'êtes pas familier avec R - vous connaissez un peu la programmation R mais voulez apprendre les verbes de tidyverse Vous apprendrez à faire de la visualisation et de l'analyse de données de manière reproductible et à utiliser des fonctions qui permettent à votre code d'être facilement lu et compris. Vous utiliserez RMarkdown pour créer des documents et des rapports agréables qui exécutent votre code à chaque fois et qui capturent vos réflexions sur les données en cours de route. Ce cours a été conçu pour les apprenants issus de formations non-STEM afin de les aider à se préparer à des cours de science des données plus avancés en leur fournissant une introduction à la programmation et au langage R. Je suis impatient que vous me rejoigniez dans cette aventure ! Le logo du cours a été créé à partir d'images d'autocollants de la boutique RStudio. Veuillez consulter le site https://swag.rstudio.com/s/shop.

Dans le premier module de ce cours, vous installerez et configurerez R et RStudio. Vous passerez en revue les principes fondamentaux de R et de la reproductibilité, installerez les paquets R nécessaires au cours et saisirez les commandes de base à l'aide de la console RStudio. Enfin, vous créerez un document RMarkdown - le produit à livrer pour ce module.

Inclus

5 vidéos6 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté6 plugins

5 vidéos•Total 24 minutes
  • Introduction au cours•3 minutes•Prévisualiser le module
  • Configuration de RStudio•3 minutes
  • Installation des paquets R•5 minutes
  • Aperçu de RMarkdown•2 minutes
  • Création d'un document RMarkdown•8 minutes
6 lectures•Total 60 minutes
  • Accueil et organisation du cours•10 minutes
  • R Ressources•10 minutes
  • Installation de R et de RStudio•10 minutes
  • Principes de base de R Résumé•10 minutes
  • Recherche reproductible - Pourquoi et comment•10 minutes
  • Conseils et ressources utiles sur RMarkdown•10 minutes
2 devoirs•Total 30 minutes
  • Principes de base du R•15 minutes
  • RMarkdown•15 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
  • RMarkdown•60 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
  • Laboratoire RMarkdown•60 minutes
6 plugins•Total 171 minutes
  • R pour la science des données - Introduction•1 minute
  • RStudio - Qu'est-ce que c'est et pourquoi ?•15 minutes
  • Programmation pratique avec R - Chapitre 2•60 minutes
  • R pour la science des données - Chapitre 4•30 minutes
  • Recherche reproductible•20 minutes
  • R pour la science des données - RMarkdown•45 minutes

Dans ce module, nous explorerons les fonctions dans R. Vous passerez en revue la syntaxe des fonctions et les meilleures pratiques de création de fonctions. Vous vous entraînerez également à écrire des fonctions avec des arguments par défaut et la validation des arguments.

Inclus

10 vidéos7 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs4 laboratoires non notés

10 vidéos•Total 50 minutes
  • Notre première fonction•10 minutes•Prévisualiser le module
  • Nommer une fonction•2 minutes
  • Entrées de fonction•3 minutes
  • Un changement dans les exigences fonctionnelles•4 minutes
  • Exécution conditionnelle•7 minutes
  • Conditions multiples•5 minutes
  • Boucles de forçage•1 minute
  • Vérification des entrées•4 minutes
  • Fonction Sortie•3 minutes
  • Introduction aux tuyaux•6 minutes
7 lectures•Total 37 minutes
  • Ressources•2 minutes
  • Écrire une fonction•10 minutes
  • Conditions de la déclaration•5 minutes
  • La déclaration de changement de fournisseur•5 minutes
  • Utilisation de la fonction Stop•5 minutes
  • Retour de valeurs spécifiques•5 minutes
  • Utilisation de tuyaux•5 minutes
2 devoirs•Total 30 minutes
  • Fonctions•15 minutes
  • Vérification des entrées et sorties•15 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
  • Fonctions•60 minutes
4 laboratoires non notés•Total 240 minutes
  • Problèmes pratiques : Ensemble 1•60 minutes
  • Problèmes pratiques : Ensemble 2•60 minutes
  • Problèmes pratiques : Ensemble 3•60 minutes
  • Fonctions•60 minutes

Dans ce module, vous serez initié à ggplot2 - un package R pour la visualisation de données. Vous explorerez les différents éléments grammaticaux et les mappings esthétiques (couches) qui sont essentiels pour visualiser les données dans ggplot2.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

7 vidéos•Total 31 minutes
  • Introduction à ggplot2•5 minutes•Prévisualiser le module
  • Esthétique•3 minutes
  • Objets géométriques•4 minutes
  • Transformations statistiques•5 minutes
  • Ajustements de position•5 minutes
  • Facettes•3 minutes
  • Systèmes de coordonnées•4 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
  • Ressources•10 minutes
  • Utilisation de ggplot2•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
  • Couches•30 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
  • Visualisation de Données•60 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
  • Visualisation de Données•60 minutes

Dans le dernier module de ce cours, vous serez initié à l'analyse de données à l'aide de dplyr. Vous apprendrez et pratiquerez les nombreux verbes de dplyr, notamment select, filter, arrange, mutate, group_by et summarize.

Inclus

14 vidéos3 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs3 laboratoires non notés

14 vidéos•Total 78 minutes
  • Introduction à dplyr•5 minutes•Prévisualiser le module
  • Chaîner des fonctions•4 minutes
  • Sélection de variables (colonnes)•6 minutes
  • Sélection conditionnelle des lignes•5 minutes
  • Sélection de lignes par emplacement•7 minutes
  • Classer les lignes par valeur•4 minutes
  • Renommer des données•3 minutes
  • Distinction, mutation et transmutation•4 minutes
  • Renommer, déplacer et résumer•4 minutes
  • Résumé des fonctions•8 minutes
  • Compter les observations•5 minutes
  • Regrouper des variables : Partie 1•5 minutes
  • Regrouper des variables : Partie 2•5 minutes
  • Regrouper des variables : Partie 3•5 minutes
3 lectures•Total 22 minutes
  • Fonctions principales de dplyr•10 minutes
  • R et NA•2 minutes
  • Regroupement d'ensembles de données•10 minutes
2 devoirs•Total 35 minutes
  • dplyr Verbes•5 minutes
  • Sélectionner, filtrer et organiser•30 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
  • Analyse des Données•60 minutes
3 laboratoires non notés•Total 180 minutes
  • Problèmes pratiques : Ensemble 4•60 minutes
  • Problèmes pratiques : Ensemble 5•60 minutes
  • Analyse des Données•60 minutes

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Le fait de suivre ce cours proposé par University of Colorado Boulder vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

 

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U

University of Colorado Boulder

Master of Science in Data Science

Diplôme · 2 years

Instructeur

Évaluations de l’enseignant

Évaluations de l’enseignant

Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

4.1 (13 évaluations)
Jane Wall
Jane Wall
University of Colorado Boulder
6 Cours•34 565 apprenants

Offert par

University of Colorado Boulder

Offert par

University of Colorado Boulder

CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.

En savoir plus sur Analyse des Données

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Colorado Boulder

    Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse

    Spécialisation

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Colorado Boulder

    Data Analysis with Tidyverse

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Colorado Boulder

    R Programming and Tidyverse Capstone Project

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    J

    Johns Hopkins University

    Introduction to the Tidyverse

    Cours

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.3

48 avis

  • 5 stars

    58,33 %

  • 4 stars

    20,83 %

  • 3 stars

    12,50 %

  • 2 stars

    4,16 %

  • 1 star

    4,16 %

Affichage de 3 sur 48

J
JR
5

Révisé le 19 juin 2023

The course was a solid introduction to R Markdown using the R language. It covers using the Tidyverse libraries for basic analysis and visualizations.

R
RK
5

Révisé le 12 sept. 2023

Thanks! so much. This course helped me understand the excellent features for data analysis using R programming. This will certainly help me in my data science career path.

E
EM
5

Révisé le 2 nov. 2022

Very good course for first time R learners. Challenging but doable with some determination and attention to detail.

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