Об этом курсе
Недавно просмотрено: 21,931

Learner Career Outcomes

29%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

30%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

10%

стал больше зарабатывать или получил повышение

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 7 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 week of study, 4-6 hours...

Английский

Субтитры: Английский, Японский

Чему вы научитесь

  • Check

    Describe the basic data analysis iteration

  • Check

    Differentiate between various types of data pulls

  • Check

    Explore datasets to determine if data is appropriate for a project

  • Check

    Use statistical findings to create convincing data analysis presentations

Приобретаемые навыки

Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis

Learner Career Outcomes

29%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

30%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

10%

стал больше зарабатывать или получил повышение

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 7 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 week of study, 4-6 hours...

Английский

Субтитры: Английский, Японский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
6 ч. на завершение

Managing Data Analysis

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 материала 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 практического упражнения
Data Analysis Iteration10мин
Stating and Refining the Question16мин
Exploratory Data Analysis10мин
Inference10мин
Formal Modeling, Inference vs. Prediction10мин
Interpretation10мин
Communication10мин
4.5
Рецензии: 293Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Managing Data Analysis

Основные моменты
Helpful quizzes
(3)
Well-organized content
(24)
автор: ELMar 1st 2017

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.

автор: STNov 23rd 2016

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

Преподаватели

Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

О 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....

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

  • 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.