Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données

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Johns Hopkins University

Spécialisation Science des données

Lancez votre carrière dans la science des données. Une introduction à la science des données en dix cours, développée et enseignée par d'éminents professeurs.

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

500 240 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(38,810 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

7 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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4.5

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niveau Débutant

Expérience recommandée

7 mois
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Utilisez R pour nettoyer, analyser et visualiser des données.

  • Parcourez l'ensemble du pipeline de la science des données, de l'acquisition des données à la publication.

  • Utilisez GitHub pour gérer les projets de science des données.

  • Effectuer des analyses de régression, des moindres carrés et des déductions à l'aide de modèles de régression.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Shiny (Package (R))
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Visualisation de Données
  • Catégorie : Knitr
  • Catégorie : Contrôle des versions
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - 10 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Installer R, R-Studio, Github et d'autres outils utiles

  • Comprendre les données, les problèmes et les outils utilisés par les analystes de données

  • Expliquer les concepts essentiels de la conception d'une étude

  • Créer un dépôt Github

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : GitHub
Catégorie : Science des données
Catégorie : Contrôle des versions
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Git (Système de contrôle des versions)
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Big Data
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Environnements de développement intégré
La programmation en R

La programmation en R

COURS 257 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les concepts essentiels des langages de programmation

  • Configurer le logiciel de programmation statistique

  • Utiliser les fonctions de boucle et les outils de débogage de R

  • Recueillir des informations détaillées à l'aide du profileur R

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Simulations
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Débogage
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Outils de programmation informatique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Développement du programme
Catégorie : structures de données
Catégorie : Programmation Statistique

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les systèmes de stockage de données les plus courants

  • Appliquer les principes de base du nettoyage des données pour les mettre en ordre

  • Utilisez R pour la manipulation de textes et de dates

  • Obtenir des données utilisables à partir du web, des API et des bases de données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Data wrangling
Catégorie : SQL
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : MySQL
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Web scraping
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Transformation de données

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les graphiques analytiques et le système de traçage de base dans R

  • Utiliser des systèmes graphiques avancés tels que le système Lattice

  • Réaliser des représentations graphiques de données à très haute dimension

  • Appliquer des techniques d'analyse en grappes pour repérer des modèles dans les données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Graphique
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Tracé (graphique)
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Théorie des couleurs
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Diagrammes de dispersion
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Graphiques en boîte
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Histogramme
Recherche reproductible

Recherche reproductible

COURS 57 heures

Ce que vous apprendrez

  • Organiser l'analyse des données pour la rendre plus reproductible

  • Rédiger une analyse de données reproductible à l'aide de knitr

  • Déterminer la reproductibilité du projet d'analyse

  • Publier des documents web reproductibles à l'aide de Markdown

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Knitr
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Documentation technique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Vérification et validation
Catégorie : Partage des données
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Analyse statistique
Inférence statistique

Inférence statistique

COURS 654 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le processus consistant à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données

  • Décrire la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance

  • Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation

  • Prendre des décisions éclairées en matière d'analyse des données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Probabilité
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Détermination de la taille de l'échantillon
Catégorie : Analyse statistique
Modèles de régression

Modèles de régression

COURS 753 heures

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence

  • Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA

  • Étudier l'analyse des résidus et de la variabilité

  • Décrire les nouvelles utilisations des modèles de régression, telles que le lissage du nuage de points

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Science des données
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser les éléments de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction

  • Comprendre des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de test, l'ajustement excessif et les taux d'erreur

  • Décrire les méthodes d'apprentissage automatique telles que la régression ou les arbres de classification

  • Expliquez le processus complet de construction des fonctions de prédiction

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

Ce que vous apprendrez

  • Développer des applications de base et des graphiques interactifs à l'aide de GoogleVis

  • Utilisez Leaflet pour créer des cartes interactives annotées

  • Construire une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données

  • Créer un produit de données qui raconte une histoire à un large public

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Shiny (Package (R))
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Dépliant (logiciel)
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Plotly
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
Catégorie : GitHub
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : HyperText Markup Language (HTML)
Catégorie : Applications Web
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Interface utilisateur (UI)

Ce que vous apprendrez

  • Créer un produit de données utile pour le public

  • Appliquer vos compétences en matière d'analyse exploratoire des données

  • Construire un modèle de prédiction efficace et précis

  • Produire un dossier de présentation pour exposer vos résultats

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Collecte de données

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37 Cours1 644 058 apprenants
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30 Cours1 671 529 apprenants
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32 Cours1 705 032 apprenants

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’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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