Об этом курсе

Недавно просмотрено: 15,532

Карьерные результаты учащихся

29%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

29%

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. 15 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Logistic RegressionData AnalysisPython ProgrammingRegression Analysis

Карьерные результаты учащихся

29%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

29%

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. 15 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Уэслианский университет

Уэслианский университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Introduction to Regression

3 ч. на завершение
4 видео ((всего 25 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Lesson 2: Experimental Data6мин
Lesson 3: Confounding Variables8мин
Lesson 4: Introduction to Multivariate Methods6мин
5 материала для самостоятельного изучения
Some Guidance for Learners New to the Specialization10мин
Getting Set up for Assignments10мин
Tumblr Instructions10мин
How to Write About Data10мин
Writing About Your Data: Example Assignment10мин
Неделя
2

Неделя 2

4 ч. на завершение

Basics of Linear Regression

4 ч. на завершение
8 видео ((всего 53 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
SAS Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Mode6мин
SAS Lesson 3: Categorical Explanatory Variables5мин
Python Lesson 1: More on Confounding Variables6мин
Python Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Model8мин
Python Lesson 3: Categorical Explanatory Variables4мин
Lesson 4: Linear Regression Assumptions12мин
Lesson 5: Centering Explanatory Variables3мин
9 материала для самостоятельного изучения
SAS or Python - Which to Choose?10мин
Getting Started with SAS10мин
Getting Started with Python10мин
Course Codebooks10мин
Course Data Sets10мин
Uploading Your Own Data to SAS10мин
SAS Program Code for Video Examples10мин
Python Program Code for Video Examples10мин
Outlier Decision Tree10мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Multiple Regression

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 68 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
SAS Lesson 2: Confidence Intervals3мин
SAS Lesson 3: Polynomial Regression8мин
SAS Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15мин
SAS Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 29мин
Python Lesson 1: Multiple Regression6мин
Python Lesson 2: Confidence Intervals3мин
Python Lesson 3: Polynomial Regression9мин
Python Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15мин
Python Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 210мин
2 материала для самостоятельного изучения
SAS Program Code for Video Examples10мин
Python Program Code for Video Examples10мин
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

Logistic Regression

4 ч. на завершение
7 видео ((всего 38 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Python Lesson 1: Categorical Explanatory Variables with More Than Two Categories6мин
Lesson 2: A Few Things to Keep in Mind2мин
SAS Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt 17мин
SAS Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 24мин
Python Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 17мин
Python Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 23мин
6 материала для самостоятельного изучения
SAS Program Code for Video Examples10мин
Python Program Code for Video Examples10мин
Week 1 Video Credits10мин
Week 2 Video Credits10мин
Week 3 Video Credits10мин
Week 4 Video Credits10мин

Специализация Анализ и интерпретация данных: общие сведения

Learn SAS or Python programming, expand your knowledge of analytical methods and applications, and conduct original research to inform complex decisions. The Data Analysis and Interpretation Specialization takes you from data novice to data expert in just four project-based courses. You will apply basic data science tools, including data management and visualization, modeling, and machine learning using your choice of either SAS or Python, including pandas and Scikit-learn. Throughout the Specialization, you will analyze a research question of your choice and summarize your insights. In the Capstone Project, you will use real data to address an important issue in society, and report your findings in a professional-quality report. You will have the opportunity to work with our industry partners, DRIVENDATA and The Connection. Help DRIVENDATA solve some of the world's biggest social challenges by joining one of their competitions, or help The Connection better understand recidivism risk for people on parole in substance use treatment. Regular feedback from peers will provide you a chance to reshape your question. This Specialization is designed to help you whether you are considering a career in data, work in a context where supervisors are looking to you for data insights, or you just have some burning questions you want to explore. No prior experience is required. By the end you will have mastered statistical methods to conduct original research to inform complex decisions....
Анализ и интерпретация данных

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.

  • 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.