Этот курс входит в специализацию ''Специализация Наука о данных для руководителей'

4.6
звезд
Оценки: 3,152

Jeff Leek, PhD и еще 2 преподавателя

60 796 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Наука о данных для руководителейУниверситет Джонса Хопкинса

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 22 920

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. 
This is a focused course designed to rapidly get you up to speed on the process of data analysis and how it can be managed. Our goal was to make this as convenient as possible for you without sacrificing any essential content. We've left the technical information aside so that you can focus on managing your team and moving it forward.

After completing this course you will know how to….

1. Describe the basic data analysis iteration
2. Identify different types of questions and translate them to specific datasets
3. Describe different types of data pulls
4. Explore datasets to determine if data are appropriate for a given question
5. Direct model building efforts in common data analyses
6. Interpret the results from common data analyses
7. Integrate statistical findings to form coherent data analysis presentations

Commitment: 1 week of study, 4-6 hours

Course cover image by fdecomite. Creative Commons BY https://flic.kr/p/4HjmvD

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 3 из 5 в программе

Специализация Наука о данных для руководителей

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский, 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

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 3 из 5 в программе

Специализация Наука о данных для руководителей

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,59/5 (оценок: 228)

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

Оценка контента95%(7,608 оценки)

Неделя

Неделя 1

9 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!

9 ч. на завершение

19 видео ((всего 144 мин.)), 17 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов

19 видео

What this Course is About2мин

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 Iteration30мин

Stating and Refining the Question30мин

Exploratory Data Analysis30мин

Inference30мин

Formal Modeling, Inference vs. Prediction30мин

Interpretation30мин

Communication30мин

Рецензии

4.6

Рецензии: 445

5 stars
67,37 %
4 stars
25,05 %
3 stars
5,63 %
2 stars
1,01 %
1 star
0,91 %

Основные моменты

"Helpful quizzes" в отзывах (3)

"Well-organized content" в отзывах (24)

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.

Посмотреть все отзывы

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?
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, 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

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Managing Data Analysis