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.
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
77,900 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
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch, Vietnamesisch
Was Sie lernen werden
Develop basic applications and interactive graphics using GoogleVis
Use Leaflet to create interactive annotated maps
Build an R Markdown presentation that includes a data visualization
Create a data product that tells a story to a mass audience
Kompetenzen, die Sie erwerben
InteractivityPlotlyWeb ApplicationR Programming
Karriereergebnisse der Lernenden
30%
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Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch, Vietnamesisch
von
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.
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 VP9. Apr. 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 JC4. Mai 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 SR13. Feb. 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 SS3. März 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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
