Специализация: общие сведения
Только онлайн-курсы

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень

Начальный уровень

Часов на завершение

Прибл. 7 месяца на выполнение

Около 3 ч/неделю
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Немецкий...

Приобретаемые навыки

StatisticsData AnalysisMachine LearningRegression Analysis
Только онлайн-курсы

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень

Начальный уровень

Часов на завершение

Прибл. 7 месяца на выполнение

Около 3 ч/неделю
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Немецкий...

Специализация: принцип работы

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Data Management and Visualization

4.4
Оценки: 663
Рецензии: 188
Whether being used to customize advertising to millions of website visitors or streamline inventory ordering at a small restaurant, data is becoming more integral to success. Too often, we’re not sure how use data to find answers to the questions that will make us more successful in what we do. In this course, you will discover what data is and think about what questions you have that can be answered by the data – even if you’ve never thought about data before. Based on existing data, you will learn to develop a research question, describe the variables and their relationships, calculate basic statistics, and present your results clearly. By the end of the course, you will be able to use powerful data analysis tools – either SAS or Python – to manage and visualize your data, including how to deal with missing data, variable groups, and graphs. Throughout the course, you will share your progress with others to gain valuable feedback, while also learning how your peers use data to answer their own questions....
Курс2

Data Analysis Tools

4.5
Оценки: 328
Рецензии: 75
In this course, you will develop and test hypotheses about your data. You will learn a variety of statistical tests, as well as strategies to know how to apply the appropriate one to your specific data and question. Using your choice of two powerful statistical software packages (SAS or Python), you will explore ANOVA, Chi-Square, and Pearson correlation analysis. This course will guide you through basic statistical principles to give you the tools to answer questions you have developed. Throughout the course, you will share your progress with others to gain valuable feedback and provide insight to other learners about their work....
Курс3

Regression Modeling in Practice

4.3
Оценки: 227
Рецензии: 45
This course focuses on one of the most important tools in your data analysis arsenal: regression analysis. Using either SAS or Python, you will begin with linear regression and then learn how to adapt when two variables do not present a clear linear relationship. You will examine multiple predictors of your outcome and be able to identify confounding variables, which can tell a more compelling story about your results. You will learn the assumptions underlying regression analysis, how to interpret regression coefficients, and how to use regression diagnostic plots and other tools to evaluate the quality of your regression model. Throughout the course, you will share with others the regression models you have developed and the stories they tell you....
Курс4

Machine Learning for Data Analysis

4.2
Оценки: 209
Рецензии: 45
Are you interested in predicting future outcomes using your data? This course helps you do just that! Machine learning is the process of developing, testing, and applying predictive algorithms to achieve this goal. Make sure to familiarize yourself with course 3 of this specialization before diving into these machine learning concepts. Building on Course 3, which introduces students to integral supervised machine learning concepts, this course will provide an overview of many additional concepts, techniques, and algorithms in machine learning, from basic classification to decision trees and clustering. By completing this course, you will learn how to apply, test, and interpret machine learning algorithms as alternative methods for addressing your research questions....

Преподавателя

Avatar

Lisa Dierker

Professor
Psychology
Avatar

Jen Rose

Research Professor
Psychology

Партнеры курса

Industry Partner Logo #0
Industry Partner Logo #1

О Wesleyan University

At Wesleyan, distinguished scholar-teachers work closely with students, taking advantage of fluidity among disciplines to explore the world with a variety of tools. The university seeks to build a diverse, energetic community of students, faculty, and staff who think critically and creatively and who value independence of mind and generosity of spirit. ...

Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

  • No, Specializations are a premium product, and learners must pay or apply for financial aid to join them. You can access individual course content for free by searching for the course title in the catalog and choosing the This Course Only option when enrolling. You will not earn a Certificate in the free version of the course, or be able to access the Capstone Project.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 6-7 months.

  • Each course in the Specialization is offered on a regular schedule, with sessions starting about once per month. If you don't complete a course on the first try, you can easily transfer to the next session, and your completed work and grades will carry over. The Capstone Project will be offered four times per year on a recurring schedule.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You will be able to access and manage data using either the Python or SAS programming language, explore patterns and associations among variables, and use machine learning methods to develop predictive algorithms. Additionally, you will have a portfolio of hands-on project work that demonstrates your ability to apply all of these methods to real-world situations.

  • You may choose to use either Python or SAS to complete the assignments. Both of these software packages are being made freely available.

  • This Specialization is appropriate for anyone interested in learning more about data analysis, including those new to the field. Some knowledge of basic programming and familiarity with linear algebra concepts may be helpful, but no specific background is required.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.