Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

35%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

37%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

13%

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. 9 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Französisch

Was Sie lernen werden

  • Organize data analysis to help make it more reproducible

  • Write up a reproducible data analysis using knitr

  • Determine the reproducibility of analysis project

  • Publish reproducible web documents using Markdown

Kompetenzen, die Sie erwerben

KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language

Karriereergebnisse der Lernenden

35%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

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100 % online
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von

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Johns Hopkins University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(4,622 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 72 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
What is Reproducible Research About?8m
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 1)7m
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 2) 5m
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 3) 3m
Scripting Your Analysis 4m
Structure of a Data Analysis (part 1)12m
Structure of a Data Analysis (part 2)17m
Organizing Your Analysis11m
4 Lektüren
A Note of Explanation2m
Syllabus10m
Pre-course survey10m
Course Book: Report Writing for Data Science in R10m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz20m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Week 2: Markdown & knitr

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 59 min)
9 Videos
Markdown5m
R Markdown6m
R Markdown Demonstration7m
knitr (part 1)7m
knitr (part 2) 4m
knitr (part 3) 4m
knitr (part 4) 9m
Introduction to Course Project 14m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz10m
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

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

1 Stunde zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 60 min)
10 Videos
RPubs 3m
Reproducible Research Checklist (part 1)8m
Reproducible Research Checklist (part 2) 10m
Reproducible Research Checklist (part 3) 6m
Evidence-based Data Analysis (part 1)3m
Evidence-based Data Analysis (part 2) 3m
Evidence-based Data Analysis (part 3) 4m
Evidence-based Data Analysis (part 4) 4m
Evidence-based Data Analysis (part 5) 7m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Week 4: Case Studies & Commentaries

3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 59 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
Case Study: Air Pollution14m
Case Study: High Throughput Biology30m
Commentaries on Data Analysis2m
Introduction to Peer Assessment 232
1 Lektüre
Post-Course Survey10m

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Häufig gestellte Fragen

  • Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:

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  • 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.

  • 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

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