Découvrez la puissance de la visualisation et de l'analyse des données dans ce cours pour débutants. Apprenez à transformer des données brutes en aperçus significatifs à l'aide des outils de visualisation de R et de l'environnement de développement de Microsoft. Grâce à la pratique, vous apprendrez à créer des visualisations attrayantes et à comprendre les modèles statistiques de base, tout en utilisant l'assistance de l'IA pour améliorer votre apprentissage.

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Analyse et visualisation des données exploratoires
Ce cours fait partie de Programmation Microsoft R pour tous Certificat Professionnel

Instructeur : Microsoft
Inclus avec
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Rmarkdown
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Knitr
- Catégorie : Ggplot2
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Plotly
- Catégorie : Diagrammes de dispersion
- Catégorie : Tidyverse (Package R)
- Catégorie : Storytelling de données
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Visualisation statistique
- Catégorie : Visualisation interactive des données
Détails à connaître

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juillet 2025
8 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise en Développement de logiciels
- 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 auprès de Microsoft

Il y a 5 modules dans ce cours
Bienvenue dans votre premier pas dans l'exploration des données ! Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est l'AED et pourquoi elle est importante. Vous aurez une expérience pratique des techniques essentielles de prétraitement des données à l'aide des packages tidyverse de R et apprendrez à nettoyer et à préparer les données pour l'analyse. Grâce à des ensembles de données pratiques et réelles, vous développerez les compétences fondamentales nécessaires pour commencer n'importe quel projet d'analyse des données.
Inclus
4 vidéos13 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à explorer des variables uniques et à repérer les relations entre elles. En cours d'utilisation de données médicales réelles et de ggplot2, vous vous entraînerez à créer des visualisations claires et significatives. Vous vous familiariserez également avec des concepts tels que la distribution et la corrélation, des outils qui vous aideront à trouver et à expliquer des modèles clés dans vos données.
Inclus
4 vidéos3 lectures2 devoirs4 laboratoires non notés
Dans ce module, vous explorerez les relations entre plusieurs variables et apprendrez à repérer des modèles dans des données plus complexes et à haute dimension. Nous utiliserons des outils tels que les cartes thermiques de corrélation, les matrices de diagramme de dispersion et l'ACP pour donner un sens à tout cela, en particulier lorsque nous travaillons avec de grands ensembles de données.
Inclus
4 vidéos4 lectures2 devoirs4 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à transformer votre analyse en quelque chose que les gens peuvent réellement voir et comprendre. Nous vous montrerons comment créer des visualisations interactives avec plotly, élaborer des rapports soignés à l'aide de R Markdown et suivre des conseils simples mais efficaces en matière de Narration des données. À la fin de l'atelier, vous saurez comment communiquer clairement vos idées, que vous les partagiez avec un collègue ou que vous les présentiez à une équipe plus large.
Inclus
4 vidéos5 lectures2 devoirs4 laboratoires non notés1 plugin
Dans ce dernier laboratoire, vous travaillerez avec un ensemble de données réalistes sur les soins de santé et mettrez en pratique tout ce que vous avez appris. Vous explorerez et communiquerez avec les données en cours d'utilisation, Markdown, l'analyse multivariée et le traitement des données. C'est l'occasion de réunir toutes vos compétences en un seul endroit.
Inclus
1 vidéo4 lectures1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
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