كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على أهمية البحث العلمي القابل للتكرار، الذي يتطلب نشر تحليلات البيانات والكود المرافق لها لضمان إمكانية مراجعتها والتحقق منها من قبل الآخرين، مما يدعم التطور العلمي وموثوقية النتائج. يزداد الطلب على قابلية التكرار مع تعقيد تحليلات البيانات وكبر حجمها واستخدام تقنيات حسابية متقدمة. تقدم الدورة أدوات وتقنيات مثل Rmarkdown وknitr والنشر عبر مستندات الويب لضمان جودة وسهولة مشاركة الأبحاث. تساعد الدورة الباحثين والعلماء على تنظيم وتحليل وكتابة تقارير علمية متكاملة وموثوقة.
ماذا ستتعلم
- تنظيم تحليلات البيانات لزيادة قابلية التكرار
- كتابة تقارير تحليل بيانات قابلة للتكرار باستخدام knitr
- تقييم مدى قابلية تكرار مشروع التحليل
- نشر مستندات ويب قابلة للتكرار باستخدام Markdown
المدرسون
R
Roger D. Peng, PhD
University of Texas, Austin
J
Jeff Leek, PhD
Fred Hutchinson Cancer Center
B
Brian Caffo, PhD
Bloomberg School of Public Health
المواضيع
التحليل الإحصائي
العلوم العامة والبحث العلمي
Rmarkdown
تحليل البيانات الاستكشافي
GitHub
التقارير الإحصائية
برمجة R
مشاركة البيانات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التحليل الإحصائي
العلوم العامة والبحث العلمي
Rmarkdown
تحليل البيانات الاستكشافي
GitHub
التقارير الإحصائية
برمجة R
مشاركة البيانات
Data Analysis
Knitr
إعلان
إعلان