Об этом курсе

Недавно просмотрено: 58,793

Карьерные результаты учащихся

33%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

14%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
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. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Identify strengths and weaknesses in experimental designs

  • Learn novel solutions for managing data pulls

  • Describe common pitfalls in communicating data analyses

  • Understand a typical day in the life of a data analysis manager

Приобретаемые навыки

StatisticsData ScienceData AnalysisData Management

Карьерные результаты учащихся

33%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

14%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
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. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Университет Джонса Хопкинса

Университет Джонса Хопкинса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up91%(3,456 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Introduction, the perfect data science experience

5 ч. на завершение
22 видео ((всего 159 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
22 видео
Data science in the ideal versus real life Part 14мин
Data science in the ideal versus real life Part 23мин
Examples7мин
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 114мин
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 23мин
Managing the Data Pull11мин
Experimental design and observational analysis10мин
Causality part 18мин
Causality Part 29мин
What Can Go Wrong?: Confounding5мин
A/B Testing9мин
Sampling bias and random sampling5мин
Blocking and adjustment11мин
Multiplicity6мин
Effect size, significance, & modeling7мин
Comparison with benchmark effects4мин
Negative controls5мин
Non-significance5мин
Estimation Target is Relevant10мин
Report writing8мин
Version control4мин
10 материалов для самостоятельного изучения
Pre-Course Survey10мин
Course structure10мин
Grading10мин
The data pull is clean10мин
The experiment is carefully designed10мин
The experiment is carefully designed, things to do10мин
Results of analyses are clear10мин
The decision is obvious10мин
The analysis product is awesome10мин
Post-Course Survey10мин
6 практических упражнений
The Data Pull is Clean10мин
The experiment is carefully designed principles10мин
The experiment is carefully designed, things to do10мин
Results of analyses are clear8мин
The Decision is Obvious10мин
The analysis product is awesome10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DATA SCIENCE IN REAL LIFE

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

  • 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.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • 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.