4.6
звезд
Оценки: 26

Roger D. Peng, PhD и еще 1 преподаватель

от партнера

Gestión del análisis de datos

Университет Джонса Хопкинса

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 6 822

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.

Прибл. 9 часов на выполнение

Испанский

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

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.

Прибл. 9 часов на выполнение

Испанский

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,87/5 (оценок: 8)

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1 487 961 учащийся

37 курсов

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1 525 169 учащихся

32 курса

от партнера

Университет Джонса Хопкинса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

9 ч. на завершение

Gestión del análisis de datos

¡Te damos la bienvenida a Gestión del análisis de datos! Este curso consiste en un módulo diseñado para realizarse en una semana. El curso funciona mejor si avanzas con el material en el orden en el que se presenta. Cada clase cuenta con videos y material de lectura que aportan información adicional a la clase. Me entusiasma tenerte en la clase y espero recibir tus contribuciones para la comunidad de estudiantes. Si tienes preguntas sobre el contenido del curso, publícalas en el foro para obtener ayuda de otras personas de la comunidad del curso. Si tienes problemas técnicos con la plataforma de Coursera, visita el Centro de ayuda para estudiantes. ¡Buena suerte en el inicio del curso y espero que lo disfrutes!

9 ч. на завершение

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

19 видео

Sobre qué trata el curso2мин

Iteración del análisis de datos8мин

Etapas del análisis de datos1мин

Seis tipos de preguntas6мин

Características de una buena pregunta6мин

Objetivos y expectativas del análisis exploratorio de datos11мин

Cómo usar los modelos estadísticos para explorar tus datos (parte 1)13мин

Cómo usar los modelos estadísticos para explorar tus datos (parte 2)5мин

Análisis exploratorio de datos: cuándo detenerse6мин

Cómo hacer inferencias a partir de los datos: introducción5мин

Las poblaciones vienen de muchas formas4мин

Inferencia: qué puede salir mal7мин

Marco general8мин

Análisis de asociación10мин

Análisis de predicción10мин

Inferencia vs. predicción12мин

Cómo interpretar los resultados10мин

Comunicación de rutina en el análisis de datos6мин

Cómo realizar una presentación de análisis de datos5мин

17 материалов для самостоятельного изучения

Encuesta previa al curso10мин

Libro de texto del curso: "The Art of Data Science" (El arte de la ciencia de datos)10мин

"Conversations on Data Science" (Conversaciones sobre la ciencia de datos)10мин

"Data Science as Art" (Ciencia de datos como arte)10мин

Epiciclos del análisis10мин

Seis tipos de preguntas10мин

Características de una buena pregunta10мин

Lista de verificación del AED10мин

Evaluación de una distribución10мин

Evaluación de relaciones lineales10мин

Análisis exploratorio de datos: ¿cuándo nos detenemos?10мин

Factores que afectan la calidad de la inferencia10мин

Comentario sobre las poblaciones10мин

Inferencia vs. predicción10мин

Cómo interpretar los resultados10мин

Comunicación de rutina10мин

Encuesta posterior al curso10мин

7 практических упражнений

Iteración del análisis de datos30мин

Planteamiento y refinamiento de la pregunta30мин

Análisis exploratorio de datos30мин

Inferencia30мин

Modelado formal, Inferencia vs. predicción30мин

Interpretación30мин

Comunicación30мин

Рецензии

4.6

Рецензии: 5

5 stars
61,53 %
4 stars
34,61 %
3 stars
3,84 %

Лучшие отзывы о курсе GESTIÓN DEL ANÁLISIS DE DATOS

от партнера VQ23 авг. 2022 г.

La importancia de un buen análisis de dato y lo compleja que pude ser si no se empieza bien.

от партнера JL6 апр. 2022 г.

Excelent course, that personal reasons I was need finished in thre days, the abstract information, i will need reviewed

Посмотреть все отзывы

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, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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.

Gestión del análisis de datos

Gestión del análisis de datos

Об этом курсе

Чему вы научитесь