Об этом курсе

Недавно просмотрено: 375,265

Карьерные результаты учащихся

25%

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.
Курс 1 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень

High school algebra

Прибл. 20 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

Чему вы научитесь

  • Properly identify various data types and understand the different uses for each

  • Create data visualizations and numerical summaries with Python

  • Communicate statistical ideas clearly and concisely to a broad audience

  • Identify appropriate analytic techniques for probability and non-probability samples

Приобретаемые навыки

StatisticsData AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)

Карьерные результаты учащихся

25%

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.
Курс 1 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень

High school algebra

Прибл. 20 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

от партнера

Логотип Мичиганский университет

Мичиганский университет

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up94%(6,682 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

WEEK 1 - INTRODUCTION TO DATA

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 114 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 видео
Understanding and Visualizing Data Guidelines3мин
What is Statistics?9мин
Interview: Perspectives on Statistics in Real Life28мин
(Cool Stuff in) Data8мин
Where Do Data Come From?12мин
Variable Types5мин
Study Design6мин
Introduction to Jupyter Notebooks9мин
Data Types in Python12мин
Introduction to Libraries and Data Management13мин
7 материалов для самостоятельного изучения
Course Syllabus5мин
Meet the Course Team!10мин
About Our Datasets2мин
Help Us Learn More About You!10мин
Resource: This is Statistics10мин
Let's Play with Data!10мин
Data management and manipulation10мин
2 практических упражнения
Practice Quiz - Variable Types30мин
Assessment: Different Data Types10мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

WEEK 2 - UNIVARIATE DATA

5 ч. на завершение
8 видео ((всего 92 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 видео
Quantitative Data: Histograms12мин
Quantitative Data: Numerical Summaries9мин
Standard Score (Empirical Rule)7мин
Quantitative Data: Boxplots6мин
Demo: Interactive Histogram & Boxplot4мин
Important Python Libraries21мин
Tables, Histograms, Boxplots in Python25мин
2 материала для самостоятельного изучения
What's Going on in This Graph?10мин
Modern Infographics10мин
3 практических упражнения
Practice Quiz: Summarizing Graphs in Words15мин
Assessment: Numerical Summaries10мин
Python Assessment: Univariate Analysis10мин
Неделя
3

Неделя 3

5 ч. на завершение

WEEK 3 - MULTIVARIATE DATA

5 ч. на завершение
7 видео ((всего 56 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 видео
Looking at Associations with Multivariate Quantitative Data7мин
Demo: Interactive Scatterplot2мин
Introduction to Pizza Assignment2мин
Multivariate Data Selection19мин
Multivariate Distributions8мин
Unit Testing5мин
3 материала для самостоятельного изучения
Pitfall: Simpson's Paradox10мин
Modern Ways to Visualize Data10мин
Pizza Study Design Assignment Instructions10мин
2 практических упражнения
Practice Quiz: Multivariate Data10мин
Python Assessment: Multivariate Analysis15мин
Неделя
4

Неделя 4

6 ч. на завершение

WEEK 4 - POPULATIONS AND SAMPLES

6 ч. на завершение
15 видео ((всего 223 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
15 видео
Probability Sampling: Part I10мин
Probability Sampling: Part II15мин
Non-Probability Sampling: Part I10мин
Non-Probability Sampling: Part II9мин
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part I15мин
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part II7мин
Demo: Interactive Sampling Distribution21мин
Beyond Means: Sampling Distributions of Other Common Statistics10мин
Making Population Inference Based on Only One Sample14мин
Inference for Non-Probability Samples17мин
Complex Samples23мин
Sampling from a Biased Population15мин
Randomness and Reproducibility14мин
The Empirical Rule of Distribution18мин
7 материалов для самостоятельного изучения
Building on Visualization Concepts5мин
Potential Pitfalls of Non-Probability Sampling: A Case Study10мин
Resource: Seeing Theory10мин
Article: Jerzy Neyman on Population Inference10мин
Preventing Bad/Biased Samples10мин
Optional: Deeper Dive Reference10мин
Course Feedback10мин
2 практических упражнения
Assessment: Distinguishing Between Probability & Non-Probability Samples10мин
Generating Random Data and Samples20мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе UNDERSTANDING AND VISUALIZING DATA WITH PYTHON

Посмотреть все отзывы

Специализация Statistics with Python: общие сведения

This specialization is designed to teach learners beginning and intermediate concepts of statistical analysis using the Python programming language. Learners will learn where data come from, what types of data can be collected, study data design, data management, and how to effectively carry out data exploration and visualization. They will be able to utilize data for estimation and assessing theories, construct confidence intervals, interpret inferential results, and apply more advanced statistical modeling procedures. Finally, they will learn the importance of and be able to connect research questions to the statistical and data analysis methods taught to them....
Statistics with Python

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.