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Spécialisation Science des données appliquée avec R
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Spécialisation Science des données appliquée avec R

Développez vos compétences en science des données avec R et SQL. Maîtriser la capacité à transformer les données en informations et en connaissances.

Rav Ahuja
Saishruthi Swaminathan
Yan Luo

Instructeurs : Rav Ahuja

5 046 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(163 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois
Ă  10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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2 mois
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Ce que vous apprendrez

  • Effectuer des tâches de programmation R de base comme travailler avec des structures de donnĂ©es, manipuler des donnĂ©es, utiliser des API, faire du webscraping, et utiliser R Studio et Jupyter.

  • CrĂ©ez des bases de donnĂ©es relationnelles et des tables, chargez-les avec des donnĂ©es provenant de fichiers CSV et interrogez les donnĂ©es Ă  l'aide de SQL et de R en utilisant JupyterLab.

  • Achever le processus d'analyse des donnĂ©es, y compris la prĂ©paration des donnĂ©es, l'analyse statistique et la modĂ©lisation prĂ©dictive, l'analyse statistique et la modĂ©lisation prĂ©dictive.

  • Communiquer les rĂ©sultats de l'analyse des donnĂ©es Ă  l'aide de graphiques, de diagrammes et de tableaux de bord de visualisation des donnĂ©es en utilisant des bibliothèques telles que ggplot, leaflet et R Shiny.

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Analyse des DonnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Programmation Informatique
  • CatĂ©gorie : Programmation Statistique
  • CatĂ©gorie : Visualisation de DonnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Logiciel d'analyse des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : structures de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Statistiques GĂ©nĂ©rales
  • CatĂ©gorie : Gestion des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Principes de programmation
  • CatĂ©gorie : Outils de programmation informatique
  • CatĂ©gorie : Logiciel de Visualisation de DonnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Bases de donnĂ©es

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  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
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Spécialisation - 5 séries de cours

Introduction à la programmation R pour la science des données

COURS 110 heures4.5 (559 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Manipuler les types de donnĂ©es primitives dans le langage de programmation R en utilisant RStudio ou Jupyter Notebooks.

  • ContrĂ´ler le dĂ©roulement du programme Ă  l'aide de conditions et de boucles, Ă©crire des fonctions, effectuer des opĂ©rations sur les chaĂ®nes de caractères, Ă©crire des expressions rĂ©gulières, gĂ©rer les erreurs.

  • Construire et manipuler des structures de donnĂ©es R, y compris des vecteurs, des facteurs, des listes et des cadres de donnĂ©es.

  • Lisez, Ă©crivez et enregistrez des fichiers de donnĂ©es et exploitez des pages web Ă  l'aide de R.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bases de données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : Science des données
Catégorie : Régression linéaire
Catégorie : Statistiques Générales
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R

SQL pour la science des données avec R

COURS 227 heures4.3 (174 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • CrĂ©er et accĂ©der Ă  une instance de base de donnĂ©es sur le cloud

  • Composer et exĂ©cuter des instructions SQL de base - SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP

  • Construire des instructions SQL pour filtrer, trier, grouper les rĂ©sultats, utiliser des fonctions intĂ©grĂ©es, composer des requĂŞtes imbriquĂ©es, accĂ©der Ă  plusieurs tables

  • Analyser les donnĂ©es de Jupyter Ă  l'aide de R et de SQL en combinant les compĂ©tences SQL et R pour interroger des ensembles de donnĂ©es du monde rĂ©el

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : Science des données
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : structures de données
Catégorie : Outils de programmation informatique
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : La programmation en R

Analyse de données avec R

COURS 316 heures4.7 (332 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • PrĂ©parez les donnĂ©es pour l'analyse en traitant les valeurs manquantes, en formatant et en normalisant les donnĂ©es, en les regroupant et en transformant les valeurs catĂ©gorielles en valeurs numĂ©riques.

  • Comparer et opposer les modèles prĂ©dictifs utilisant les mĂ©thodes de rĂ©gression linĂ©aire simple, linĂ©aire multiple et polynomiale.

  • Examiner les donnĂ©es Ă  l'aide de statistiques descriptives, de regroupement de donnĂ©es, d'analyse de la variance (ANOVA) et de statistiques de corrĂ©lation.

  • Évaluez un modèle dans des conditions de surajustement et de sous-ajustement et rĂ©glez ses performances Ă  l'aide de la rĂ©gularisation et de la recherche en grille.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : Science des données
Catégorie : Statistiques Générales
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : La programmation en R

Visualisation de Données avec R

COURS 412 heures4.6 (256 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • CrĂ©er des diagrammes Ă  barres, des histogrammes, des diagrammes circulaires, des diagrammes de dispersion, des graphiques linĂ©aires, des diagrammes en boĂ®te et des cartes Ă  l'aide de R et des progiciels connexes.

  • Concevez des graphiques et des tracĂ©s personnalisĂ©s Ă  l'aide d'annotations, de titres d'axes, d'Ă©tiquettes de texte, de thèmes et de facettes.

  • CrĂ©ez des cartes Ă  l'aide du package Leaflet pour R.

  • CrĂ©ez des tableaux de bord interactifs Ă  l'aide du package Shiny pour R.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation Informatique
Catégorie : Science des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : La programmation en R

Science des données avec R - Projet Capstone

COURS 524 heures4.6 (91 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Écrivez un programme de scraping web pour extraire des donnĂ©es d'un fichier HTML Ă  l'aide de requĂŞtes HTTP et convertissez les donnĂ©es en un cadre de donnĂ©es.

  • PrĂ©parez les donnĂ©es pour la modĂ©lisation en traitant les valeurs manquantes, en formatant et en normalisant les donnĂ©es, en les regroupant et en transformant les valeurs catĂ©gorielles en valeurs numĂ©riques.

  • InterprĂ©ter les donnĂ©es Ă  l'aide de techniques d'analyse exploratoire des donnĂ©es en calculant des statistiques descriptives, en Ă©tablissant des graphiques et en gĂ©nĂ©rant des statistiques de corrĂ©lation.

  • CrĂ©ez une application Shiny contenant une carte Leaflet et un tableau de bord interactif, puis crĂ©ez une prĂ©sentation du projet Ă  partager avec vos pairs.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Sélectionner (Sql)
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Bases de données relationnelles (SGBDR)
Catégorie : La programmation en R

Instructeurs

Rav Ahuja
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55 Cours3 606 453 apprenants
Saishruthi Swaminathan
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2 Cours339 438 apprenants

Offert par

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