Comprendre les piliers fondamentaux du secteur public et les fonctions essentielles de l'administration publique grâce à une analyse statistique exploratoire des données (AED)
Utiliser R pour explorer, visualiser et présenter des données, en mettant l'accent sur l'équité et les fonctions administratives de planification et de reporting
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Maîtrise des données
Maîtrise des données
Catégorie : Histogramme
Histogramme
Catégorie : Conception graphique et visuelle
Conception graphique et visuelle
Catégorie : Analyse des données
Analyse des données
Catégorie : Visualisation des données
Visualisation des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données
Analyse exploratoire des données
Catégorie : Programmation statistique
Programmation statistique
Catégorie : Analyse des tendances
Analyse des tendances
Catégorie : Visualisation statistique
Visualisation statistique
Catégorie : Diagrammes de dispersion
Diagrammes de dispersion
Catégorie : Logiciel de visualisation de données
Logiciel de visualisation de données
Catégorie : Tracé (graphique)
Tracé (graphique)
Catégorie : Tidyverse (paquet R)
Tidyverse (paquet R)
Catégorie : Analyse statistique
Analyse statistique
Catégorie : Présentation des données
Présentation des données
Catégorie : Administration publique
Administration publique
Outils que vous découvrirez
Catégorie : R Programmation
R Programmation
Catégorie : Ggplot2
Ggplot2
Catégorie : R (logiciel)
R (logiciel)
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Il y a 4 modules dans ce cours
Découvrez les piliers fondamentaux du secteur public et les fonctions essentielles de l'administration publique par le biais d'une analyse statistique exploratoire des données (AED). Apprenez les compétences analytiques et techniques en utilisant le langage de programmation R pour explorer, visualiser et présenter des données, en mettant l'accent sur l'équité et les fonctions administratives de planification et de reporting. Les compétences techniques de ce cours se concentreront sur la bibliothèque ggplot2 de tidyverse, et comprendront le développement de diagrammes à barres, linéaires et de dispersion, la génération de lignes de tendance, et la compréhension des histogrammes, des estimations de densité de noyau, des diagrammes de violon, et des diagrammes de crête. Ces compétences sont renforcées par des leçons sur les meilleures pratiques pour une bonne conception de la visualisation de l'information. À la fin de ce cours, vous comprendrez la grammaire en couches des graphiques et sa mise en œuvre dans ggplot2, tout en explorant un ensemble diversifié d'ensembles de données publiques authentiques. Tous les travaux de cours sont effectués dans RStudio dans Coursera sans avoir besoin d'installer de logiciel supplémentaire. Ceci est le deuxième des quatre cours au sein de la spécialisation Data Analytics in the Public Sector with R (analyse de données dans le secteur public avec R). La série est idéale pour les professionnels actuels ou en début de carrière travaillant dans le secteur public qui cherchent à acquérir des compétences pour analyser efficacement les données publiques. Elle est également idéale pour les professionnels de l'analyse de données ou les étudiants qui souhaitent entrer dans le secteur public.
Bienvenue au deuxième cours du programme Data Analytics in the Public Sector with R-Exploratory Data Analysis for Public Administration with ggplot (Analyse de données dans le secteur public avec R). Cette semaine, vous commencerez à développer les compétences de l'analyse exploratoire des données en construisant des tracés ggplot et des tracés linéaires dans RStudio. Vous découvrirez également l'importance de la visualisation des données pour l'administration publique et la puissance des compétences en visualisation de données dans la profession d'analyste de données.
Inclus
9 vidéos6 lectures4 devoirs1 élément d'application1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
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9 vidéos•Total 68 minutes
Introduction au cours 2 : Analyse de données exploratoires avec ggplot2•1 minute
Une grammaire graphique stratifiée•6 minutes
Facteurs dans R•17 minutes
Notre premier graphe ggplot•8 minutes
Notre premier graphe ggplot : un peu plus esthétique•9 minutes
Explorer ggplot•8 minutes
Tracés linéaires•7 minutes
La puissance de la visualisation des données pour l'administration publique•6 minutes
Une dernière chose pour cette semaine : Étude de cas de l'AED d'une tendance inquiétante•7 minutes
6 lectures•Total 75 minutes
Syllabus du cours•15 minutes
Glossaire des cours•5 minutes
Aidez-nous à vous connaître•10 minutes
Travail de la semaine 1 : Visualisation de données en R avec ggplot2•30 minutes
Solution de code R pour le devoir de la semaine 1 : Visualisation de données en R avec ggplot2•5 minutes
Semaine 1 Lectures facultatives et ressources•10 minutes
4 devoirs•Total 63 minutes
Facteurs dans R : Pratique et contrôle des connaissances•20 minutes
Dessiner un avec ggplot dans R : Pratique et vérification des connaissances•20 minutes
Explorer ggplot dans R : Pratique et contrôle des connaissances•20 minutes
Vérification du travail de la semaine 1•3 minutes
1 élément d'application•Total 120 minutes
Soumettre le travail de la semaine 1•120 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Rencontrez vos camarades d'apprentissage•10 minutes
1 laboratoire non noté•Total 60 minutes
RStudio•60 minutes
Semaine 2 | Principes de l'analyse exploratoire des données (AED)
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Bienvenue à la deuxième semaine ! Cette semaine, vous découvrirez l'importance de l'analyse exploratoire des données (AED) pour le principe fondamental de l'équité. Dans le prolongement de la semaine précédente, vous continuerez à développer vos compétences en matière d'analyse exploratoire des données en comprenant les fréquences et les distributions et en apprenant à construire des courbes de tendance et des histogrammes à l'aide de RStudio.
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9 vidéos•Total 89 minutes
L'équité, principe fondamental de l'administration publique•8 minutes
Exemple : L'équité numérique•7 minutes
L'importance de l'équité en santé publique : Entretien avec le Dr. Joneigh Khaldun•10 minutes
Lignes de tendance : les bases•9 minutes
Lignes de tendance : Comprendre les tendances et aller plus loin avec elles•14 minutes
Distributions et histogrammes : Pour commencer•8 minutes
Une plongée en profondeur dans les histogrammes•11 minutes
Faire une pyramide des âges : La base•11 minutes
Améliorer l'aspect visuel d'une pyramide des âges•11 minutes
3 lectures•Total 45 minutes
Travail de la semaine 2 : Principes fondamentaux de l'analyse exploratoire des données•30 minutes
Solution du code R pour le devoir de la semaine 2•5 minutes
Semaine 2 Lectures facultatives et ressources•10 minutes
5 devoirs•Total 73 minutes
Vérification des connaissances en matière d'AED et d'équité•10 minutes
Lignes de tendance dans R : Pratique et contrôle des connaissances•20 minutes
Histogrammes dans R : Pratique et vérification des connaissances•20 minutes
Pyramides de population en R : Pratique et contrôle des connaissances•20 minutes
Contrôle du travail de la semaine 2•3 minutes
1 élément d'application•Total 120 minutes
Soumettre le travail de la semaine 2•120 minutes
Semaine 3 | Visualisation des populations et des tendances avec R
Module 3•1 heure à terminer
Détails du module
Bienvenue à la semaine 3 ! Vous commencerez cette semaine en explorant les distributions et en développant les compétences de visualisation de différentes distributions, telles que les boxplots, les diagrammes en violon et les ridgeplots. Vous apprendrez également à développer l'échelle, la coordonnée, les facettes à travers les couches dans ggplot, en utilisant RStudio.
Inclus
5 vidéos2 devoirs
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5 vidéos•Total 42 minutes
Allons à la pêche !•11 minutes
Graphiques en boîte•5 minutes
Boxplots : Variables croissantes•9 minutes
Les intrigues au violon•10 minutes
Plantes de crête•7 minutes
2 devoirs•Total 40 minutes
Graphiques en boîte dans R : Pratique et vérification des connaissances•20 minutes
Violon et crêteplots en R : Pratique et contrôle des connaissances•20 minutes
Semaine 4 - Meilleures pratiques pour la visualisation des données
Module 4•5 heures à terminer
Détails du module
Bienvenue à la semaine 4, la dernière semaine de ce cours ! Cette semaine, vous apprendrez les meilleures pratiques pour la visualisation de données à travers les principes et les compétences de communication. Vous apprendrez également la théorie de la visualisation de l'information et comment l'appliquer au développement de la visualisation de données dans RStudio.
Inclus
12 vidéos3 lectures2 devoirs1 élément d'application2 sujets de discussion1 plugin
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12 vidéos•Total 67 minutes
Méfiez-vous : Visualisation de données trompeuses•9 minutes
Principes de communication pour les analystes de données•6 minutes
Introduction à la conception d'informations visuelles•3 minutes
Heuristique graphique : Rapport données-encre (Edward Tufte)•5 minutes
L'heuristique graphique : La camelote graphique (Edward Tufte)•5 minutes
Heuristique graphique : Facteur de Lie et lignes d'étincelles (Edward Tufte)•4 minutes
L'art véridique (Alberto Cairo)•9 minutes
Outils de réflexion sur la conception•9 minutes
Petits multiples•6 minutes
SPLOMs•7 minutes
Une dernière chose pour cette semaine ! Prix mondial de la visualisation de données en 2019•2 minutes
Félicitations pour avoir terminé le cours !•3 minutes
3 lectures•Total 50 minutes
Travail de la semaine 4 : Meilleures pratiques pour la visualisation des données•30 minutes
Semaine 4 Lectures facultatives et ressources•10 minutes
Enquête sur les cours•10 minutes
2 devoirs•Total 23 minutes
Petits multiples dans R : Pratique et vérification des connaissances•20 minutes
Vérification du travail de la semaine 4•3 minutes
1 élément d'application•Total 120 minutes
Soumettre le travail de la semaine 4•120 minutes
2 sujets de discussion•Total 30 minutes
Partagez la pire visualisation de données que vous avez rencontrée•15 minutes
Un visuel doit-il être éclairant ?•15 minutes
1 plugin•Total 5 minutes
Comment les graphiques sur les coronavirus peuvent-ils nous induire en erreur ?•5 minutes
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La mission de l'université du Michigan est de servir les habitants du Michigan et le monde entier en occupant une place prépondérante dans la création, la communication, la préservation et l'application des connaissances, de l'art et des valeurs académiques, et en formant des dirigeants et des citoyens qui défieront le présent et enrichiront l'avenir.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
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
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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.’
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.