This course covers the essential exploratory techniques for summarizing data. These techniques are typically applied before formal modeling commences and can help inform the development of more complex statistical models. Exploratory techniques are also important for eliminating or sharpening potential hypotheses about the world that can be addressed by the data. We will cover in detail the plotting systems in R as well as some of the basic principles of constructing data graphics. We will also cover some of the common multivariate statistical techniques used to visualize high-dimensional data.
oferecido por
Universidade Johns HopkinsInformações sobre o curso
190,646 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
38%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
15%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 55 horas para completar
Inglês
Legendas: Francês, Português (Brasil), Chinês (simplificado), Vietnamita, Coreano, Russo, Inglês, Espanhol
O que você vai aprender
Understand analytic graphics and the base plotting system in R
Use advanced graphing systems such as the Lattice system
Make graphical displays of very high dimensional data
Apply cluster analysis techniques to locate patterns in data
Habilidades que você terá
Cluster AnalysisGgplot2R ProgrammingExploratory Data Analysis
Resultados de carreira do aprendiz
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oferecido por
Universidade Johns Hopkins
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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
19 horas para concluir
Week 1
This week covers the basics of analytic graphics and the base plotting system in R. We've also included some background material to help you install R if you haven't done so already.
19 horas para concluir
15 vídeos (Total 109 mín.), 6 leituras, 7 testes
15 videos
Introduction1min
Installing R on Windows (3.2.1)3min
Installing R on a Mac (3.2.1)1min
Installing R Studio (Mac)3min
Setting Your Working Directory (Windows)7min
Setting Your Working Directory (Mac)7min
Principles of Analytic Graphics12min
Exploratory Graphs (part 1)9min
Exploratory Graphs (part 2) 5min
Plotting Systems in R9min
Base Plotting System (part 1)11min
Base Plotting System (part 2)6min
Base Plotting Demonstration16min
Graphics Devices in R (part 1)5min
Graphics Devices in R (part 2)7min
6 leituras
Welcome to Exploratory Data Analysis10min
Syllabus10min
Pre-Course Survey10min
Exploratory Data Analysis with R Book10min
The Art of Data Science10min
Practical R Exercises in swirl Part 110min
1 exercício prático
Week 1 Quiz30min
17 horas para concluir
Week 2
Welcome to Week 2 of Exploratory Data Analysis. This week covers some of the more advanced graphing systems available in R: the Lattice system and the ggplot2 system. While the base graphics system provides many important tools for visualizing data, it was part of the original R system and lacks many features that may be desirable in a plotting system, particularly when visualizing high dimensional data. The Lattice and ggplot2 systems also simplify the laying out of plots making it a much less tedious process.
17 horas para concluir
7 vídeos (Total 61 mín.), 1 leitura, 6 testes
7 videos
Lattice Plotting System (part 2)6min
ggplot2 (part 1)6min
ggplot2 (part 2)13min
ggplot2 (part 3)9min
ggplot2 (part 4)10min
ggplot2 (part 5)8min
1 leituras
Practical R Exercises in swirl Part 210min
1 exercício prático
Week 2 Quiz30min
13 horas para concluir
Week 3
Welcome to Week 3 of Exploratory Data Analysis. This week covers some of the workhorse statistical methods for exploratory analysis. These methods include clustering and dimension reduction techniques that allow you to make graphical displays of very high dimensional data (many many variables). We also cover novel ways to specify colors in R so that you can use color as an important and useful dimension when making data graphics. All of this material is covered in chapters 9-12 of my book Exploratory Data Analysis with R.
13 horas para concluir
12 vídeos (Total 77 mín.), 1 leitura, 4 testes
12 videos
Hierarchical Clustering (part 2)5min
Hierarchical Clustering (part 3)7min
K-Means Clustering (part 1)5min
K-Means Clustering (part 2)4min
Dimension Reduction (part 1)7min
Dimension Reduction (part 2)9min
Dimension Reduction (part 3)6min
Working with Color in R Plots (part 1)4min
Working with Color in R Plots (part 2)7min
Working with Color in R Plots (part 3)6min
Working with Color in R Plots (part 4)3min
1 leituras
Practical R Exercises in swirl Part 310min
5 horas para concluir
Week 4
This week, we'll look at two case studies in exploratory data analysis. The first involves the use of cluster analysis techniques, and the second is a more involved analysis of some air pollution data. How one goes about doing EDA is often personal, but I'm providing these videos to give you a sense of how you might proceed with a specific type of dataset.
5 horas para concluir
2 vídeos (Total 55 mín.), 2 leituras, 2 testes
2 leituras
Practical R Exercises in swirl Part 410min
Post-Course Survey10min
Avaliações
Principais avaliações do ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
por Y23 de Set de 2017
Very good course! It provide me the foundation in learning how to plot and interpret data. This will definitely strengthen my "R programming" to generate publication type figure for my genomics data!
por CC28 de Jul de 2016
This is the second course I have taken from Roger Peng and both were outstanding. I have a strong math background, but not much of a background in stats, but this course was very approachable for me.
por BS20 de Jun de 2017
The course on Exploratory Data Analysis was highly enjoyable. I used to do a lot of this sort of thing in my job, but now spend more of my time managing people. It is fun to get "hands-on" again.
por IA17 de Jan de 2016
Very nice course, plotting data to explore and understand various features and their relationship is the key in any research domain, and this course teaches the skill required to achieve this.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
- o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
- Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
