About this Course

최근 조회 58,037

학습자 경력 결과

35%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

37%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

13%

급여 인상 또는 승진하기

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 11시간 필요

권장: 4-9 hours/week...

영어

자막: 영어, 한국어, 베트남어, 프랑스어

귀하가 습득할 기술

KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language

학습자 경력 결과

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영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 2시간 필요

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 72분), 4 readings, 1 quiz
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

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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 reading, 1 quiz
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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존스홉킨스대학교 정보

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 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.

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