이 강좌에 대하여

최근 조회 126,560

학습자 경력 결과

35%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

37%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

13%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 9시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어, 베트남어, 프랑스어

배울 내용

  • Organize data analysis to help make it more reproducible

  • Write up a reproducible data analysis using knitr

  • Determine the reproducibility of analysis project

  • Publish reproducible web documents using Markdown

귀하가 습득할 기술

KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language

학습자 경력 결과

35%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

37%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

13%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
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완료하는 데 약 9시간 필요
영어
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제공자:

존스홉킨스대학교 로고

존스홉킨스대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up92%(4,453개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 2시간 필요

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 72분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
What is Reproducible Research About?8m
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 1)7m
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 2) 5m
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 3) 3m
Scripting Your Analysis 4m
Structure of a Data Analysis (part 1)12m
Structure of a Data Analysis (part 2)17m
Organizing Your Analysis11m
4개의 읽기 자료
A Note of Explanation2m
Syllabus10m
Pre-course survey10m
Course Book: Report Writing for Data Science in R10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz20m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Week 2: Markdown & knitr

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 59분)
9개의 동영상
Markdown5m
R Markdown6m
R Markdown Demonstration7m
knitr (part 1)7m
knitr (part 2) 4m
knitr (part 3) 4m
knitr (part 4) 9m
Introduction to Course Project 14m
1개 연습문제
Week 2 Quiz10m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Week 3: Reproducible Research Checklist & Evidence-based Data Analysis

완료하는 데 1시간 필요
10개 동영상 (총 60분)
10개의 동영상
RPubs 3m
Reproducible Research Checklist (part 1)8m
Reproducible Research Checklist (part 2) 10m
Reproducible Research Checklist (part 3) 6m
Evidence-based Data Analysis (part 1)3m
Evidence-based Data Analysis (part 2) 3m
Evidence-based Data Analysis (part 3) 4m
Evidence-based Data Analysis (part 4) 4m
Evidence-based Data Analysis (part 5) 7m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Week 4: Case Studies & Commentaries

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 59분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
Case Study: Air Pollution14m
Case Study: High Throughput Biology30m
Commentaries on Data Analysis2m
Introduction to Peer Assessment 232
1개의 읽기 자료
Post-Course Survey10m

검토

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자주 묻는 질문

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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