This course focuses on the concepts and tools behind reporting modern data analyses in a reproducible manner. Reproducible research is the idea that data analyses, and more generally, scientific claims, are published with their data and software code so that others may verify the findings and build upon them. The need for reproducibility is increasing dramatically as data analyses become more complex, involving larger datasets and more sophisticated computations. Reproducibility allows for people to focus on the actual content of a data analysis, rather than on superficial details reported in a written summary. In addition, reproducibility makes an analysis more useful to others because the data and code that actually conducted the analysis are available. This course will focus on literate statistical analysis tools which allow one to publish data analyses in a single document that allows others to easily execute the same analysis to obtain the same results.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenverarbeitung
Reproducible Research
von
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Über diesen Kurs
51,351
51,351Was Sie lernen werden
Determine the reproducibility of analysis project
Organize data analysis to help make it more reproducible
Publish reproducible web documents using Markdown
Write up a reproducible data analysis using knitr
Kompetenzen, die Sie erwerben
KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
12 Stunden zum Abschließen
Week 1: Concepts, Ideas, & Structure
This week will cover the basic ideas of reproducible research since they may be unfamiliar to some of you. We also cover structuring and organizing a data analysis to help make it more reproducible. I recommend that you watch the videos in the order that they are listed on the web page, but watching the videos out of order isn't going to ruin the story.
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 Übung
Week 1 Quiz20m
Woche
23 Stunden zum Abschließen
Week 2: Markdown & knitr
This week we cover some of the core tools for developing reproducible documents. We cover the literate programming tool knitr and show how to integrate it with Markdown to publish reproducible web documents. We also introduce the first peer assessment which will require you to write up a reproducible data analysis using 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 Übung
Week 2 Quiz10m
Woche
31 Stunde zum Abschließen
Week 3: Reproducible Research Checklist & Evidence-based Data Analysis
This week covers what one could call a basic check list for ensuring that a data analysis is reproducible. While it's not absolutely sufficient to follow the check list, it provides a necessary minimum standard that would be applicable to almost any area of 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
43 Stunden zum Abschließen
Week 4: Case Studies & Commentaries
This week there are two
case studies involving the importance of reproducibility in science for you to watch.
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
33%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
31%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Top-Bewertungen
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.
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
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brian Caffo, PhD
Professor, BiostatisticsBloomberg 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 die 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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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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