Об этом курсе

Недавно просмотрено: 78,831

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.
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.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Японский

от партнера

Логотип Университет Джонса Хопкинса

Университет Джонса Хопкинса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up95%(6,398 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

Managing Data Analysis

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

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....
Наука о данных для руководителей

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.