Apprenez les bases de la science des données en explorant, transformant et visualisant des données avec R. Dans ce cours, vous développerez des compétences de base dans l'analyse exploratoire des données et la pensée statistique, y compris l'utilisation de visualisations pour découvrir des modèles, identifier des tendances et générer des idées. Vous obtiendrez une expérience pratique avec les paquets Tidyverse dans R, travailler dans RStudio et créer des rapports reproductibles avec Quarto. En cours de route, vous apprendrez également les pratiques de contrôle de version avec Git et GitHub pour documenter et partager votre travail. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de transformer et de résumer les données, de créer des graphiques clairs et informatifs, et de communiquer vos résultats à travers des flux de travail professionnels et reproductibles - jetant les bases de tous vos futurs projets de science des données.

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Visualisation et Transformation des données avec R
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données avec R

Instructeurs : Mine Çetinkaya-Rundel
1 732 déjà inscrits
Inclus avec
(17 avis)
Ce que vous apprendrez
Transformer, visualiser, résumer et analyser des données en R, avec des packages du Tidyverse, à l'aide de RStudio
Réaliser des analyses de manière reproductible et partageable avec Quarto
Apprendre à communiquer efficacement les résultats à travers un projet écrit facultatif dont la version est contrôlée avec Git et hébergée sur GitHub
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data wrangling
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Ggplot2
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Git (Système de contrôle des versions)
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : Tidyverse (Package R)
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Contrôle des versions
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation Statistique
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3 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- 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
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Il y a 3 modules dans ce cours
Bonjour à tous ! Dans le premier module, vous apprendrez ce qu'est la science des données et comment les techniques de science des données sont utilisées pour donner un sens aux données et éclairer les décisions basées sur les données. Nous discuterons également de l'importance de la reproductibilité en science et des techniques utilisées pour y parvenir. Ensuite, vous apprendrez les langages technologiques que sont R, RStudio, Quarto et GitHub, ainsi que leur rôle dans la science des données et la reproductibilité.
Inclus
4 vidéos11 lectures1 devoir2 sujets de discussion1 plugin
Dans notre deuxième module, nous allons approfondir notre compréhension de R pour préparer le terrain à la création de visualisations de données à l'aide du Package (R) de Tidyverse : ggplot2. Nous apprendrons tout sur les différents types de données et les techniques de Visualisation des données appropriées qui peuvent être utilisées pour tracer ces données. La majeure partie de ce module a pour but d'aider à mieux comprendre la syntaxe de ggplot2 et comment elle est liée à la grammaire graphique. À la fin de ce module, vous aurez commencé à construire les fondations de votre boîte à outils statistique nécessaire pour créer des visualisations de données de base dans R.
Inclus
4 vidéos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 plugin
Dans ce module, nous prendrons du recul et découvrirons des outils permettant de transformer des données qui ne sont peut-être pas encore prêtes à être visualisées, ainsi que des outils permettant de résumer des données à l'aide du package de Data wrangling de tidyverse : dplyr. Outre la description des distributions de variables uniques, vous apprendrez également à explorer les relations entre deux variables ou plus. Enfin, vous continuerez à perfectionner vos compétences en matière de visualisation des données en traçant des graphiques pour différents types de données.
Inclus
8 vidéos15 lectures1 devoir2 sujets de discussion1 plugin
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Avis des étudiants
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Révisé le 3 nov. 2025
As a R beginner, this is very to start on and work my way up to programming

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