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Volver a Investigación reproducible

Opiniones y comentarios de aprendices correspondientes a Investigación reproducible por parte de Universidad Johns Hopkins

4.6
estrellas
4,078 calificaciones
587 reseña

Acerca del Curso

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....

Principales reseñas

AA
12 de feb. de 2016

My favorite course, at least it gives me an argument why scripted statistics is awesome and can be applied to a number of data related activities. Recycling chunks of code has proven useful to me.

RR
19 de ago. de 2020

A very important course that greatly improved my ability to communicate the findings of any sort of data analysis that I perform. This is a critical skill to acquire to "deliver the means."

Filtrar por:

251 - 275 de 570 revisiones para Investigación reproducible

por Jia L

30 de mar. de 2016

Very well organized course materials.

por Chadrick A E

21 de oct. de 2018

Accessible and interesting material.

por karon

2 de jun. de 2016

learned some very valuable tools for

por Jeff D

26 de oct. de 2020

Thank you very much for this course

por Nataliia M

21 de jul. de 2017

I liked this course. Really usefull

por Edith

14 de jun. de 2016

Great course! I learned a lot. Thx.

por Alexandre N

6 de feb. de 2016

Some videos have bad audio quality.

por Thomas N

24 de ene. de 2017

This should be a mandatory course.

por sagar s

11 de sep. de 2017

Its too good for getting exited!.

por Naeem K

8 de ago. de 2016

Very well prepared and explained.

por Sandra G

4 de nov. de 2020

Excelent course, very practical.

por BJesús R

28 de ago. de 2017

excelente curso e instructores!!

por Rodrigo A d S R

5 de sep. de 2018

Really cool concept and pratice

por Danish K

28 de nov. de 2016

Awesome course. Must to have!!!

por Ghazouan S

30 de oct. de 2016

Best course, I have come cross.

por Robert J C

24 de ago. de 2019

It's good to learn R Markdown.

por gerson d o

21 de jun. de 2019

GREAT course!!!!!!!!!!!!!!!!!!

por Mounika G

15 de abr. de 2020

very good interactive courses

por Mahmoud E

27 de nov. de 2018

Great course very informative

por Wang C

29 de may. de 2016

This is a very useful course

por Gopal B

4 de abr. de 2016

Great course!! Go GO RPENG!!

por Tomasz S

4 de sep. de 2019

Extremely important course.

por Roland P

22 de nov. de 2017

Great course, very relevant

por Henrique C

4 de feb. de 2016

Great Course, Learned a lot

por Raju G

15 de sep. de 2017

excellent publishing skill