Dieser Kurs befasst sich mit den Konzepten und Werkzeugen fĂźr eine reproduzierbare Berichterstattung Ăźber moderne Datenanalysen. Reproduzierbare Forschung bedeutet, dass Datenanalysen und ganz allgemein wissenschaftliche Behauptungen mit ihren Daten und ihrem Softwarecode verĂśffentlicht werden, damit andere die Ergebnisse ĂźberprĂźfen und darauf aufbauen kĂśnnen. Der Bedarf an Reproduzierbarkeit nimmt dramatisch zu, da die Datenanalysen immer komplexer werden und grĂśĂere Datensätze und anspruchsvollere Berechnungen beinhalten. Die Reproduzierbarkeit ermĂśglicht es den Menschen, sich auf den eigentlichen Inhalt einer Datenanalyse zu konzentrieren und nicht auf oberflächliche Details, die in einer schriftlichen Zusammenfassung berichtet werden. DarĂźber hinaus macht die Reproduzierbarkeit eine Analyse fĂźr andere nĂźtzlicher, da die Daten und der Code, mit dem die Analyse durchgefĂźhrt wurde, verfĂźgbar sind. In diesem Kurs werden wir uns mit den Werkzeugen fĂźr statistische Analysen befassen, die es ermĂśglichen, Datenanalysen in einem einzigen Dokument zu verĂśffentlichen, so dass andere die gleiche Analyse leicht durchfĂźhren kĂśnnen, um die gleichen Ergebnisse zu erhalten.
Reproduzierbare Forschung
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Roger D. Peng, PhD
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Was Sie lernen werden
Organisieren Sie die Datenanalyse, um sie besser reproduzierbar zu machen
Schreiben Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr
Bestimmen Sie die Reproduzierbarkeit des Analyseprojekts
VerĂśffentlichen Sie reproduzierbare Webdokumente mit Markdown
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Kommunikation
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Computer-Programmierwerkzeuge
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Statistisches Programmieren
Wichtige Details
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2 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche werden wir uns mit den grundlegenden Ideen der reproduzierbaren Forschung befassen, da sie einigen von Ihnen vielleicht nicht geläufig sind. Wir behandeln auch die Strukturierung und Organisation einer Datenanalyse, um sie reproduzierbar zu machen. Ich empfehle Ihnen, die Videos in der Reihenfolge anzuschauen, in der sie auf der Webseite aufgelistet sind, aber es schadet nicht, wenn Sie die Videos nicht in der richtigen Reihenfolge anschauen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 LektĂźren1 Aufgabe
Diese Woche behandeln wir einige der wichtigsten Tools fĂźr die Entwicklung reproduzierbarer Dokumente. Wir befassen uns mit dem Programmierwerkzeug knitr und zeigen, wie Sie es mit Markdown integrieren, um reproduzierbare Webdokumente zu verĂśffentlichen. AuĂerdem stellen wir Ihnen die erste Peer-Bewertung vor, bei der Sie eine reproduzierbare Datenanalyse mit knitr verfassen mĂźssen.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe1 peer review
Diese Woche geht es um das, was man eine grundlegende Checkliste nennen kĂśnnte, um sicherzustellen, dass eine Datenanalyse reproduzierbar ist. Es reicht zwar nicht aus, die Checkliste zu befolgen, aber sie bietet einen notwendigen Mindeststandard, der auf fast jeden Bereich der Analyse anwendbar ist.
Das ist alles enthalten
10 Videos
Diese Woche kĂśnnen Sie sich zwei Fallstudien Ăźber die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der Wissenschaft ansehen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 LektĂźre1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich fĂźr Datenanalyse interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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GeprĂźft am 30. Apr. 2020
Great topic which is discussed well with a good case study. I'd like to see more up-to-date content and more detailed analytical techniques. However, it's a nice introduction!
GeprĂźft am 10. Aug. 2019
Without taking this course wouldn't have fully understood the importance of reproducible research in data science. Thank you so much. I recommend this course for all data scientists.
Geprßft am 31. März 2022
I took this course as part of the Data Science specialization without any real expectation and realized that this subject is probably one of the most important in data analysis.
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