Este curso se centra en los conceptos y las herramientas que permiten realizar análisis de datos modernos de forma reproducible. La investigación reproducible se basa en la idea de que los análisis de datos y, en general, las afirmaciones científicas, se publican con sus datos y el código del software para que otros puedan verificar los hallazgos y basarse en ellos. La necesidad de reproducibilidad aumenta drásticamente a medida que los análisis de datos se vuelven más complejos, con conjuntos de datos más grandes y cálculos más sofisticados. La reproducibilidad permite que las personas se centren en el contenido real de un análisis de datos, en lugar de en los detalles superficiales que aparecen en un resumen escrito. Además, la reproducibilidad hace que un análisis sea más útil para otros, ya que los datos y el código que en realidad permitieron llevar a cabo el análisis están disponibles. Este curso se centrará en las herramientas de análisis estadístico alfabetizadas que permiten publicar los análisis de datos en un único documento que permite a otros ejecutar fácilmente el mismo análisis para obtener los mismos resultados.
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Universidad Johns HopkinsAcerca de este Curso
¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?
Prueba Coursera para negociosQué aprenderás
Organiza el análisis de datos para que sea más fácil reproducirlo
Write up a reproducible data analysis using knitr
Determine the reproducibility of analysis project
Publish reproducible web documents using Markdown
Habilidades que obtendrás
- Knitr
- Data Analysis
- R Programming
- Markup Language
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Prueba Coursera para negocios
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Programa - Qué aprenderás en este curso
Week 1: Concepts, Ideas, & Structure
Week 2: Markdown & knitr
Week 3: Reproducible Research Checklist & Evidence-based Data Analysis
Week 4: Case Studies & Commentaries
Reseñas
- 5 stars68,65 %
- 4 stars22,93 %
- 3 stars5,72 %
- 2 stars1,64 %
- 1 star1,03 %
Principales reseñas sobre INVESTIGACIÓN REPRODUCIBLE
While I'm pretty sure this course is VERY important for researchers, it is not very useful for my area (IT) and I would like to know this before taking the course. Thank you.
it shows how to better communicate one analysis and i have learnt a lot from it. the lectures should be updated as some details and figures were irrelevant a this time
You will learn how to use a very valuable tool in this class; its name is R Markdown. Besides Prof. Peng explains very well the importance of reproducible research. Nice course!
If you are at university (PhD student, academic, researcher, etc.) then you kind of know most of the "theory". However, practising R was a huge plus (personally, I liked the Week 4 task).
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
¿Hay ayuda económica disponible?
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