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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
4,065 calificaciones
584 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:

201 - 225 de 567 revisiones para Investigación reproducible

por Md G M

30 de jul. de 2018

Course contents are very good and easy to understands.

por Massimo M

15 de feb. de 2018

Very nice course, easy to follow and very well taught.

por Giovanni M C V

16 de feb. de 2016

Excellent course with great didactic. Congratulations!

por Chanpreet K

30 de dic. de 2018

Good course content. All things explained quite well.

por Dewald O

31 de oct. de 2018

Such a great course! The instructors are really good.

por César A

16 de jun. de 2020

Very nice program and a lot of practical exercices

por Mohammad A

20 de jul. de 2018

Great course , very informative and well organized

por Lei S

27 de dic. de 2017

Only thing: maybe some lectures should be updated.

por phani v k

7 de ene. de 2017

This is a very good course for a begineer like me.

por Laro N P

2 de may. de 2018

Good course. Every new course is a new challenge.

por Shivanand R K

21 de jun. de 2016

Great and Excellent thoughts and course material.

por Mickey K

18 de ago. de 2020

Great course. very important for any researcher.

por Trung N T

8 de may. de 2017

The course very good for beginner data scientist

por ILLYA B

12 de oct. de 2020

The best course of John Hopkins Specialization!

por Akram N

2 de may. de 2019

Very fruitful. I enjoyed this lesson very much.

por Jamie M

26 de oct. de 2018

Good course. Does exactly what it says it does.

por Utku K

14 de nov. de 2016

Good lesson, about an interesting topic for me.

por Predrag M

13 de mar. de 2016

One of the best courses in this specialization.

por Bipin K

10 de feb. de 2016

great one to know how about researches are done

por Leonardo R d L P

29 de jul. de 2020

Excelent, very straight foward and informative

por Lingareddygari U R

30 de jun. de 2020

A must course for any data science enthusiast.

por Martin D

28 de oct. de 2018

Great course, great lecture and great content.

por Andrii S

19 de ene. de 2017

Great course. Make you think like a scientist.

por Hemanth P M

16 de may. de 2016

good course. I will recommend it for everyone.

por Anil G

14 de may. de 2018

One of the best learning contents, great cour