Об этом курсе

Недавно просмотрено: 149,570

Карьерные результаты учащихся

50%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

50%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 3 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

High school algebra, successful completion of Course 1 in this specialization or equivalent background

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 4-6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Чему вы научитесь

  • Determine assumptions needed to calculate confidence intervals for their respective population parameters.

  • Create confidence intervals in Python and interpret the results.

  • Review how inferential procedures are applied and interpreted step by step when analyzing real data.

  • Run hypothesis tests in Python and interpret the results.

Приобретаемые навыки

Confidence IntervalPython ProgrammingStatistical InferenceStatistical Hypothesis Testing

Карьерные результаты учащихся

50%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

50%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 3 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

High school algebra, successful completion of Course 1 in this specialization or equivalent background

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 4-6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up91%(1,018 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

WEEK 1 - OVERVIEW & INFERENCE PROCEDURES

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 67 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Inferential Statistical Analysis with Python Guidelines4мин
Introduction to Inference Methods: Oh the Things You Will See!3мин
Bag A or Bag B?13мин
Introduction to Bayesian4мин
This or That? Language and Notation13мин
The Python Statistics Landscape2мин
Intermediate Python Concepts: Lists vs Numpy Arrays10мин
Functions and Lambda Functions, Reading Help Files11мин
5 материала для самостоятельного изучения
Course Syllabus5мин
Meet the Course Team!10мин
About Our Datasets2мин
Help Us Learn More About You!10мин
This or That Reference10мин
1 практическое упражнение
Python Basics Assessment15мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

WEEK 2 - CONFIDENCE INTERVALS

5 ч. на завершение
12 видео ((всего 118 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 видео
Understanding Confidence Intervals10мин
Demo: Seeing Theory5мин
Assumptions for a Single Population Proportion Confidence Interval3мин
Conservative Approach & Sample Size Consideration8мин
Estimating a Difference in Population Proportions with Confidence6мин
Interpretations & Assumptions for Two Population Proportion Intervals4мин
Estimating a Population Mean with Confidence14мин
Estimating a Mean Difference for Paired Data10мин
Estimating a Difference in Population Means with Confidence (for Independent Groups)14мин
Introduction to Confidence Intervals in Python12мин
Confidence Intervals for Differences between Population Parameters21мин
3 материала для самостоятельного изучения
Confidence Intervals: Other Considerations15мин
What Affects the Standard Error of an Estimate?10мин
Additional Practice: Confidence Intervals1мин
3 практического упражнения
Practice Quiz: All About Confidence Intervals30мин
Sample Size & Assumptions
Confidence Intervals Assessment
Неделя
3

Неделя 3

6 ч. на завершение

WEEK 3 - HYPOTHESIS TESTING

6 ч. на завершение
12 видео ((всего 138 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 видео
Testing a One Population Proportion8мин
Setting Up a Test of Difference in Population Proportions7мин
Testing a Difference in Population Proportions8мин
Interview: P-Values, P-Hacking and More24мин
One Mean: Testing about a Population Mean with Confidence17мин
Testing a Population Mean Difference13мин
Testing for a Difference in Population Means (for Independent Groups)12мин
Demo: Name That Scenario2мин
Chocolate & Cycling Assignment2мин
Introduction to Hypothesis Testing in Python20мин
Walk-Through: Hypothesis Testing with NHANES13мин
4 материала для самостоятельного изучения
Hypothesis Testing: Other Considerations10мин
The Relationship between Confidence Intervals & Hypothesis Testing5мин
Chocolate & Cycling Assignment Instructions5мин
Additional Practice: Hypothesis Testing1мин
2 практического упражнения
Name That Scenario15мин
Hypothesis Testing in Python Assessment
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

WEEK 4 - LEARNER APPLICATION

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 77 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Descriptive Inference Examples for Single Variables Using Confidence Intervals12мин
Descriptive Inference Examples for Single Variables Using Hypothesis Testing12мин
Comparing Means for Two Independent Samples: An Example14мин
Comparing Means for Two Paired Samples: An Example12мин
Comparing Proportions for Two Independent Samples: An Example13мин
3 материала для самостоятельного изучения
Assumptions Consistency5мин
Revisiting Examples: Accounting for Complex Samples10мин
Course Feedback10мин
1 практическое упражнение
Assessment30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INFERENTIAL STATISTICAL ANALYSIS WITH PYTHON
Посмотреть все отзывы

от партнера

Логотип Мичиганский университет

Мичиганский университет

Специализация Statistics with Python: общие сведения

This specialization is designed to teach learners beginning and intermediate concepts of statistical analysis using the Python programming language. Learners will learn where data come from, what types of data can be collected, study data design, data management, and how to effectively carry out data exploration and visualization. They will be able to utilize data for estimation and assessing theories, construct confidence intervals, interpret inferential results, and apply more advanced statistical modeling procedures. Finally, they will learn the importance of and be able to connect research questions to the statistical and data analysis methods taught to them....
Statistics with Python

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.