Über diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4-9 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Vietnamesisch, Französisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Determine the reproducibility of analysis project

  • Check

    Organize data analysis to help make it more reproducible

  • Check

    Publish reproducible web documents using Markdown

  • Check

    Write up a reproducible data analysis using knitr

Kompetenzen, die Sie erwerben

KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Risk Managers
  • Geologists
  • Scientists
  • Data Analysts
  • Data Scientists

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Empfohlen: 4-9 hours/week...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

9 Videos (Gesamt 72 min), 3 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
3 Lektüren
Syllabus10m
Pre-course survey10m
Course Book: Report Writing for Data Science in R10m
1 praktische Übungen
Week 1 Quiz20m
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Week 2: Markdown & knitr

9 Videos (Gesamt 59 min), 2 Quiz
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 Übungen
Week 2 Quiz10m
Woche
3
1 Stunden zum Abschließen

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

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
3 Stunden zum Abschließen

Week 4: Case Studies & Commentaries

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 Lektüren
Post-Course Survey10m
4.5
476 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von Reproducible Research

von AAFeb 13th 2016

My favorite course, at least it gives me an argument why scripted statistics is awesome and can be applied to a number of data related activities. Recycling chunks of code has proven useful to me.

von ASJun 23rd 2017

Of course, I liked this course. There was even an extra non-graded assignment. Plus two graded assignments. Quality instruction videos and lots of practice. Everything a learner needs.

Dozenten

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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

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....

Über den Spezialisierung Datenverarbeitung

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
Datenverarbeitung

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • 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.

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