This one-week course describes the process of analyzing data and how to manage that process. We describe the iterative nature of data analysis and the role of stating a sharp question, exploratory data analysis, inference, formal statistical modeling, interpretation, and communication. In addition, we will describe how to direct analytic activities within a team and to drive the data analysis process towards coherent and useful results.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Наука о данных для руководителей'
от партнера
Специализация Наука о данных для руководителейУниверситет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 78,502
Карьерные результаты учащихся
29%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
30%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
10%
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 3 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Японский
Чему вы научитесь
Differentiate between various types of data pulls
Describe the basic data analysis iteration
Explore datasets to determine if data is appropriate for a project
Use statistical findings to create convincing data analysis presentations
Приобретаемые навыки
Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis
Карьерные результаты учащихся
29%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
30%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
10%
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 3 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Японский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Программа курса: что вы изучите
6 ч. на завершение
Managing Data Analysis
Welcome to Managing Data Analysis! This course is one module, intended to be taken in one week. The course works best if you follow along with the material in the order it is presented. Each lecture consists of videos and reading materials that expand on the lecture. I'm excited to have you in the class and look forward to your contributions to the learning community. If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center. Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course!
6 ч. на завершение
19 видео ((всего 144 мин.)), 17 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
19 видео
Data Analysis Iteration8мин
Stages of Data Analysis1мин
Six Types of Questions6мин
Characteristics of a Good Question6мин
Exploratory Data Analysis Goals & Expectations11мин
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 1)13мин
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 2)5мин
Exploratory Data Analysis: When to Stop6мин
Making Inferences from Data: Introduction5мин
Populations Come in Many Forms4мин
Inference: What Can Go Wrong7мин
General Framework8мин
Associational Analyses10мин
Prediction Analyses10мин
Inference vs. Prediction12мин
Interpreting Your Results10мин
Routine Communication in Data Analysis6мин
Making a Data Analysis Presentation5мин
17 материалов для самостоятельного изучения
Pre-Course Survey10мин
Course Textbook: The Art of Data Science10мин
Conversations on Data Science10мин
Data Science as Art10мин
Epicycles of Analysis10мин
Six Types of Questions10мин
Characteristics of a Good Question10мин
EDA Check List10мин
Assessing a Distribution10мин
Assessing Linear Relationships10мин
Exploratory Data Analysis: When Do We Stop?10мин
Factors Affecting the Quality of Inference10мин
A Note on Populations10мин
Inference vs. Prediction10мин
Interpreting Your Results10мин
Routine Communication10мин
Post-Course Survey10мин
7 практических упражнений
Data Analysis Iteration10мин
Stating and Refining the Question16мин
Exploratory Data Analysis10мин
Inference10мин
Formal Modeling, Inference vs. Prediction10мин
Interpretation10мин
Communication10мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе MANAGING DATA ANALYSIS
от партнера BC30 дек. 2019 г.
Like other reviewers said, this course is larger than the two previous courses. The content is excellent but I am giving 4/5 stars because I found many misspelled words throughout the course lectures.
от партнера EL28 февр. 2017 г.
A long course compared to others in the specialization, but a lot of great material. Very well presented, the instructors know how to present this material and make it easy to grasp and understand.
от партнера ST22 нояб. 2016 г.
The course is full of the cases and the real life examples coupled with the theory background. Its very simple to understand and the course will definitely be of an value for people looking for
от партнера KL16 апр. 2018 г.
Great course for those who want a comprehensive overview of an analysis from A-Z. The professor explains each aspect in perfect detail, gives easy to understand examples, very comprehensive.
Специализация Наука о данных для руководителей: общие сведения
Assemble the right team, ask the right questions, and avoid the mistakes that derail data science projects.
In four intensive courses, you will learn what you need to know to begin assembling and leading a data science enterprise, even if you have never worked in data science before. You’ll get a crash course in data science so that you’ll be conversant in the field and understand your role as a leader. You’ll also learn how to recruit, assemble, evaluate, and develop a team with complementary skill sets and roles. You’ll learn the structure of the data science pipeline, the goals of each stage, and how to keep your team on target throughout. Finally, you’ll learn some down-to-earth practical skills that will help you overcome the common challenges that frequently derail data science projects.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
