Об этом курсе
Недавно просмотрено: 198,164

Курс 1 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 22 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 5-7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

StatisticsR ProgrammingRstudioExploratory Data Analysis

Курс 1 из 5 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 22 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 5-7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'

  • Biologists
  • User Experience Researchers
  • Data Analysts
  • Data Scientists
  • Economists

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
12 минуты на завершение

About Introduction to Probability and Data

1 видео ((всего 2 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
1 видео
1 материал для самостоятельного изучения
More about Introduction to Probability and Data10мин
1 ч. на завершение

Introduction to Data

6 видео ((всего 28 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Data Basics5мин
Observational Studies & Experiments4мин
Sampling and sources of bias8мин
Experimental Design2мин
(Spotlight) Random Sample Assignment3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Suggested Readings and Practice10мин
2 практического упражнения
Week 1 Practice Quiz10мин
Week 1 Quiz14мин
1 ч. на завершение

Introduction to Data Project

2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
2 материала для самостоятельного изучения
About Lab Choices (Read Before Selection)10мин
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10мин
1 практическое упражнение
Week 1 Lab: Introduction to R and RStudio16мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference

7 видео ((всего 46 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 видео
Measures of Center4мин
Measures of Spread6мин
Robust Statistics1мин
Transforming Data3мин
Exploring Categorical Variables8мин
Introduction to Inference12мин
3 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Suggested Readings and Practice10мин
2 практического упражнения
Week 2 Practice Quiz10мин
Week 2 Quiz12мин
1 ч. на завершение

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference Project

2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
2 материала для самостоятельного изучения
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10мин
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
1 практическое упражнение
Week 2 Lab: Introduction to Data20мин
Неделя
3
2 ч. на завершение

Introduction to Probability

9 видео ((всего 82 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Disjoint Events + General Addition Rule9мин
Independence9мин
Probability Examples9мин
(Spotlight) Disjoint vs. Independent2мин
Conditional Probability12мин
Probability Trees10мин
Bayesian Inference14мин
Examples of Bayesian Inference7мин
3 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Suggested Readings and Practice10мин
2 практического упражнения
Week 3 Practice Quiz6мин
Week 3 Quiz10мин
1 ч. на завершение

Introduction to Probability Project

2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
2 материала для самостоятельного изучения
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10мин
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
1 практическое упражнение
Week 3 Lab: Probability10мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Probability Distributions

6 видео ((всего 67 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Evaluating the Normal Distribution2мин
Working with the Normal Distribution5мин
Binomial Distribution17мин
Normal Approximation to Binomial14мин
Working with the Binomial Distribution9мин
4 материала для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Suggested Readings and Practice10мин
Data Analysis Project Example10мин
2 практического упражнения
Week 4 Practice Quiz14мин
Week 4 Quiz14мин
4.7
Рецензии: 735Chevron Right

34%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

30%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

11%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие отзывы о курсе Introduction to Probability and Data

автор: AAJan 24th 2018

This course literally taught me a lot, the concepts were beautifully explained but the way it was delivered and overall exercises and the difficulty of problems made it more challenging and enjoying.

автор: HDMar 31st 2018

The tutor makes it really simple. The given examples really helped to understand the concepts and apply it to a wide range of problems. Thank you for this. Wish I could complete the assignments too.

Преподаватели

Avatar

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
Department of Statistical Science

О Университет Дьюка

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Специализация Statistics with R: общие сведения

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

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.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.