Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

35%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

13%

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. 9 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano, Vietnamita, Francês

O que você vai aprender

  • 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

Habilidades que você terá

KnitrData AnalysisR ProgrammingMarkup Language

Resultados de carreira do aprendiz

35%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

13%

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. 9 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano, Vietnamita, Francês

oferecido por

Logotipo de Universidade Johns Hopkins

Universidade Johns Hopkins

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up92%(4,346 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Week 1: Concepts, Ideas, & Structure

2 horas para concluir
9 vídeos (Total 72 mín.), 4 leituras, 1 teste
9 videos
What is Reproducible Research About?8min
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 1)7min
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 2) 5min
Reproducible Research: Concepts and Ideas (part 3) 3min
Scripting Your Analysis 4min
Structure of a Data Analysis (part 1)12min
Structure of a Data Analysis (part 2)17min
Organizing Your Analysis11min
4 leituras
A Note of Explanation2min
Syllabus10min
Pre-course survey10min
Course Book: Report Writing for Data Science in R10min
1 exercício prático
Week 1 Quiz20min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Week 2: Markdown & knitr

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 59 mín.)
9 videos
Markdown5min
R Markdown6min
R Markdown Demonstration7min
knitr (part 1)7min
knitr (part 2) 4min
knitr (part 3) 4min
knitr (part 4) 9min
Introduction to Course Project 14min
1 exercício prático
Week 2 Quiz10min
Semana
3

Semana 3

1 hora para concluir

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

1 hora para concluir
10 vídeos (Total 60 mín.)
10 videos
RPubs 3min
Reproducible Research Checklist (part 1)8min
Reproducible Research Checklist (part 2) 10min
Reproducible Research Checklist (part 3) 6min
Evidence-based Data Analysis (part 1)3min
Evidence-based Data Analysis (part 2) 3min
Evidence-based Data Analysis (part 3) 4min
Evidence-based Data Analysis (part 4) 4min
Evidence-based Data Analysis (part 5) 7min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Week 4: Case Studies & Commentaries

3 horas para concluir
5 vídeos (Total 59 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
Case Study: Air Pollution14min
Case Study: High Throughput Biology30min
Commentaries on Data Analysis2min
Introduction to Peer Assessment 232s
1 leituras
Post-Course Survey10min

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • 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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • 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 .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.