Этот курс входит в специализацию ''Специализация Data Analytics in the Public Sector with R'

4.7
звезд
Оценки: 10

Christopher Brooks и еще 1 преподаватель

1 976 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Data Analytics in the Public Sector with RМичиганский университет

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 19 407

Gain a foundational understanding of key terms and concepts in public administration and public policy while learning foundational programming techniques using the R programming language. You will learn how to execute functions to load, select, filter, mutate, and summarize data frames using the tidyverse libraries with an emphasis on the dplyr package. By the end of the course, you will create custom functions and apply them to population data which is commonly found in public sector analytics.
Throughout the course, you will work with authentic public datasets, and all programming can be completed in RStudio on the Coursera platform without additional software.

This is the first of four courses within the Data Analytics in the Public Sector with R Specialization. The series is ideal for current or early career professionals working in the public sector looking to gain skills in analyzing public data effectively. It is also ideal for current data analytics professionals or students looking to enter the public sector.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 4 в программе

Специализация Data Analytics in the Public Sector with R

Средний уровень

Прибл. 15 часов на выполнение

Английский

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 4 в программе

Специализация Data Analytics in the Public Sector with R

Средний уровень

Прибл. 15 часов на выполнение

Английский

Преподаватели

Christopher Brooks

Assistant Professor

School of Information

774 902 учащихся

14 курсов

Paula Lantz

James B. Hudak Professor of Health Policy

Gerald R. Ford School of Public Policy

2 642 учащихся

4 курса

от партнера

Мичиганский университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

3 ч. на завершение

Week 1 | Introduction to Data Analytics in the Public Sector with R

3 ч. на завершение

5 видео ((всего 36 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

5 видео

Welcome from the University of Michigan!5мин

What is the Public Sector & What are Public Goods/Services?6мин

Data Science and Data Analytics: An Introduction6мин

What Does Public Administration & Public Policy Mean? 9мин

Introduction to RStudio7мин

6 материалов для самостоятельного изучения

Course Syllabus15мин

Help Us Learn About You10мин

Course Glossary of Terms5мин

Meaning and Significance of Data Analytics for the Public Sector20мин

7 Reasons for Policy Professionals to Get into R Programming20мин

Week 1 Optional Readings & Resources7мин

1 практическое упражнение

Week 1 Quiz: Introduction to Data Analytics in the Public Sector with R15мин

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Week 2 | Core Functions of Public Administration and R Basics

3 ч. на завершение

13 видео ((всего 83 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

13 видео

General Organization of Government Bureaucracies5мин

Examples of Government Bureaucracies6мин

Core Functions of Public Administration: Planning, Organizing, Staffing, & Directing6мин

Core Functions of Public Administration: Coordinating, Reporting, & Budgeting5мин

Applications of Data Analytics to Public Administration Functions10мин

Getting Started with R: The Basics6мин

Getting started with R: The Basics of Vectorized Language7мин

Getting started with R: Attributes of Data8мин

Exploring R Dataframes: Columns as Variables6мин

Using Vectors to Select and Analyze Data6мин

Exploring R Dataframes: Dealing with Missing Values Through Boolean Masking7мин

Exploring R Dataframes: Creating Statistics from Cleaned Dataframe3мин

One More Thing for This Week!3мин

3 материала для самостоятельного изучения

POSDCORB: Important 7 Steps, Functions, Strength, Criticism20мин

RStudio Cheat Sheet15мин

Week 2 Optional Readings & Resources7мин

2 практических упражнения

Getting Started With R: Practice & Knowledge Check20мин

Week 2 Quiz: Getting Started With R30мин

Неделя

Неделя 3

4 ч. на завершение

Week 3 | Survey Data Analysis with the Tidyverse

4 ч. на завершение

14 видео ((всего 111 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов

14 видео

Survey Data Analytics: Importance, Types and Examples of Survey Data Analytics in the Public Sector8мин

What Analysts Need to Know About Survey Designs & Types8мин

What Analysts Need to Know About Survey Deployment4мин

What Analysts Need to Know in Understanding Survey Data | Part 19мин

What Analysts Need to Know in Understanding Survey Data | Part 21мин

Example: Reading a Codebook13мин

Example: Dashboards9мин

Example of a Codebook: The Behavioral Risk Factor Surveillance System4мин

Data Manipulation with dplyr: Tidyverse & Exploring the Data9мин

Data Manipulation with dplyr: Pipe Operator & Adding Variables8мин

Data Manipulation with dplyr: Formulas in R5мин

Data Analysis: Grouping by Variable10мин

Data Analysis: Grouping by Multiple Variables6мин

One More Thing for This Week!8мин

2 материала для самостоятельного изучения

Required Resources Needed Ahead30мин

Week 3 Optional Readings & Resources7мин

4 практических упражнения

Survey Data Analytics Knowledge Check10мин

What Analysts Need to Know: Knowledge Check10мин

Data Manipulation: Practice & Knowledge Check20мин

Week 3 Quiz: Analysis Skills for Survey Data30мин

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

Week 4 | Population Data Analysis with Custom R functions

2 ч. на завершение

7 видео ((всего 61 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов

7 видео

Importance of Population Data Analytics & the Three Main Demographic Processes9мин

Population Data Analytics: Key Population Data Sources3мин

Population Data Analytics: The Answer to a Basic Population Question7мин

Creating Custom Analytics10мин

Applying Custom Analytics to Groups4мин

Writing Functions10мин

Alternative Analytics for TDR14мин

1 материал для самостоятельного изучения

Week 4 Optional Readings & Resources7мин

4 практических упражнения

Generating & Interpreting Population Data20мин

Custom Analytics: Practice & Knowledge Check2мин

RStudio Function for Data Analysis: Practice & Knowledge Check20мин

Week 4 Quiz: Analysis Skills for Population Data30мин

Рецензии

4.7

Рецензии: 1

5 stars
72,72 %
4 stars
27,27 %

Лучшие отзывы о курсе FUNDAMENTALS OF DATA ANALYTICS IN THE PUBLIC SECTOR WITH R

от партнера KL10 янв. 2023 г.

Instructors get 5 stars. Content gets 4.5. The 4 star rating due to some issues with the answer key/grading and some of the R assignments expected more knowledge than that presented.

Посмотреть все отзывы

Специализация Data Analytics in the Public Sector with R: общие сведения

Every government entity collects and stores millions of data points to perform administrative and legislative duties, allocate resources, and make decisions. Professionals in the public sector need the necessary skills to accurately interpret and inform administrators and policymakers about the meaning behind these data.

This Specialization will equip you with fundamental technical skills using the R programming language to gather, manipulate, analyze, visualize, and interpret data to inform public policy and public administrative functions. Throughout four courses, you will gain new skills using the popular tidyverse packages, such as dplyr for data manipulation and ggplot for visualization. You will identify and address common political and ethical challenges in data analysis, and better understand public administration and public policy concepts using hands-on activities with real-world data sets. This course series is ideal for current or early-career professionals in the public sector looking to gain skills in analyzing public data effectively. There are no prerequisites, though programming experience, ideally with the R language, and basic applied statistics knowledge are recommended. The Google Data Analytics Professional Certificate offers such foundational skills. You will earn a dual badge when you complete the Google Career Certificate and this Specialization. All coursework is completed in RStudio in Coursera without the need to install additional software

Data Analytics in the Public Sector with R

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Fundamentals of Data Analytics in the Public Sector with R

Об этом курсе