A data product is the production output from a statistical analysis. Data products automate complex analysis tasks or use technology to expand the utility of a data informed model, algorithm or inference. This course covers the basics of creating data products using Shiny, R packages, and interactive graphics. The course will focus on the statistical fundamentals of creating a data product that can be used to tell a story about data to a mass audience.
Developing Data Products
von
Johns Hopkins University
Über diesen Kurs
41,766 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
30%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
34%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
14%
erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Kompetenzen, die Sie erwerben
InteractivityPlotlyWeb ApplicationR Programming
Karriereergebnisse der Lernenden
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Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch, Vietnamesisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Stunde zum Abschließen
Course Overview
In this overview module, we'll go over some information and resources to help you get started and succeed in the course.
1 Stunde zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min), 6 Lektüren
1 Video
6 Lektüren
A Note of Explanation2m
Syllabus10m
Welcome10m
Book: Developing Data Products in R10m
Community Site10m
R and RStudio Links & Tutorials10m
3 Stunden zum Abschließen
Shiny, GoogleVis, and Plotly
Now we can turn to the first substantive lessons. In this module, you'll learn how to develop basic applications and interactive graphics in shiny, compose interactive HTML graphics with GoogleVis, and prepare data visualizations with Plotly.
3 Stunden zum Abschließen
24 Videos (Gesamt 124 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
24 Videos
Shiny 1.26m
Shiny 1.34m
Shiny 1.46m
Shiny 1.59m
Shiny 2.13m
Shiny 2.29m
Shiny 2.32m
Shiny 2.44m
Shiny 2.53m
Shiny 2.66m
Shiny Gadgets 1.15m
Shiny Gadgets 1.24m
Shiny Gadgets 1.37m
GoogleVis 1.16m
GoogleVis 1.28m
Plotly 1.14m
Plotly 1.22m
Plotly 1.36m
Plotly 1.45m
Plotly 1.53m
Plotly 1.64m
Plotly 1.753
Plotly 1.81m
2 Lektüren
Shiny10m
Shinyapps.io Project10m
1 praktische Übung
Quiz 110m
3 Stunden zum Abschließen
R Markdown and Leaflet
During this module, we'll learn how to create R Markdown files and embed R code in an Rmd. We'll also explore Leaflet and use it to create interactive annotated maps.
3 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
12 Videos
R Markdown 1.22m
R Markdown 1.33m
R Markdown 1.459
R Markdown 1.53m
R Markdown 1.66m
Leaflet 1.13m
Leaflet 1.25m
Leaflet 1.32m
Leaflet 1.42m
Leaflet 1.52m
Leaflet 1.66m
1 Lektüre
Three Ways to Share R Markdown Products10m
1 praktische Übung
Quiz 212m
3 Stunden zum Abschließen
R Packages
In this module, we'll dive into the world of creating R packages and practice developing an R Markdown presentation that includes a data visualization built using Plotly.
3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 65 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
5 Videos
R Packages (Part 2)14m
Building R Packages Demo18m
R Classes and Methods (Part 1)13m
R Classes and Methods (Part 2)11m
1 Lektüre
R Packages10m
1 praktische Übung
Quiz 38m
2 Stunden zum Abschließen
Swirl and Course Project
Week 4 is all about the Course Project, producing a Shiny Application and reproducible pitch.
2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 16 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüre
Post-Course Survey10m
Bewertungen
Top-Bewertungen von DEVELOPING DATA PRODUCTS
von VPApr 9, 2017
Nice course and good classmates. It's very focus oriented and gives very good idea of Shiny, Rmarkdown, plotly and how to publish documents on github, Rpubs and other online sites. I learnt power of R
von JCMay 4, 2016
Compared to the other classes in the JHU Data Science specialization, this one is pretty laid back. It's useful information, and teaches a few nice tricks on how to present data analysis results.
von SRFeb 13, 2018
This course lacked required information of help to get started. Now thanks to some posts by mentors i was able to successfully complete the Capstone project. Overall a very good experience!
von SSMar 3, 2016
This is a great introduction to some of the many ways to present your data. It's probably the easiest course in the specialisation but shows off an impressive array of widgets and gadgets.
von RHJan 27, 2018
Interesting topic, touching on many field. I believe it was quite informative as it applies on the previous modules knowledge into this one. However it didn't touch deeper on each topic.
von JTMar 27, 2016
Good overview of available tools. Lack of practice exercises makes preparing for quizzes difficult. However, the course project does a good job to get your feet wet with Shiny Apps.
von AVMay 30, 2017
Good course, but I felt it was a bit easy to get good marks on the assignments with a minimum effort assignment. Some of the ones I marked were very little to do with data-science.
von RSNov 18, 2018
This course was amazing, it could definetly be more deep in each of the subjects, but gives you so much practice in tools that are very useful in the day by day of a data scientist
von ROJul 27, 2017
Course content was helpful. Some confusion in assignment questions not aligning with what was covered in lectures where it would have helped to clarify that was intentional.
von ABMar 12, 2016
Although it is an easy course to pass, it is very important in content. It teaches the finishing moves, the ones you'll need after all your hard work. 5-star without doubt.
von IRMar 9, 2017
very helpful and teaching. learning practical tools for producting data products. examples in the course are not very complex, but give a very good intro for several tools.
von JCNov 20, 2018
I have learned a lot. The course is simple and very useful. Maybe the assignments should improve because the directions are a bit vague, but in general I liked it.
Über Johns Hopkins University
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.
Häufig gestellte Fragen
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