Johns Hopkins University

Visualisation de données Capstone

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Johns Hopkins University

Visualisation de données Capstone

Collin Paschall

Instructeur : Collin Paschall

3 097 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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38 avis

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Récit de données
  • Catégorie : Tracé (graphique)
  • Catégorie : Visualisation statistique
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Nettoyage des données
  • Catégorie : Conception graphique et visuelle
  • Catégorie : Création de tableaux de bord
  • Catégorie : Rapports statistiques
  • Catégorie : Tidyverse (paquet R)
  • Catégorie : Transformation des données
  • Catégorie : Logiciel de visualisation de données
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Visualisation des données
  • Catégorie : Importation/exportation de données
  • Catégorie : Présentation des données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : R (logiciel)
  • Catégorie : Tableau de bord

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Visualisation de données et tableaux de bord avec R"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Dans ce module, nous passerons en revue les exigences du projet de fin d'études et quelques sources possibles de données. Ensuite, nous aurons un aperçu rapide des ressources sur les bonnes pratiques en matière de visualisation des données.

Inclus

6 vidéos10 lectures2 évaluations par les pairs

Dans ce module, nous passerons en revue les exigences de la deuxième composante de votre projet de fin d'études, où vous démontrerez que vos données sont prêtes pour la visualisation. Ensuite, nous (re)présenterons quelques outils importants pour le nettoyage des données dans R.

Inclus

5 vidéos11 lectures4 devoirs1 évaluation par les pairs

Dans ce module, vous ferez encore une critique de visualisation, et le reste de votre temps de la semaine devrait être consacré à l'achèvement de votre projet d'étude.

Inclus

2 évaluations par les pairs

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant
(13 évaluations)
Collin Paschall
Johns Hopkins University
5 Cours45 469 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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LN

Révisé le 11 mai 2021

KM

Révisé le 24 juil. 2021

JC

Révisé le 9 avr. 2022

Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.