Practical and Modern Statistical Thinking For All. Use Python for statistical visualization, inference, and modeling

4.6

звезд

Оценки: 2,459

Brenda Gunderson и еще 2 преподавателя

61 884 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Statistics with PythonМичиганский университет

Чему вы научитесь

Create and interpret data visualizations using the Python programming language and associated packages & libraries
Apply and interpret inferential procedures when analyzing real data
Apply statistical modeling techniques to data (ie. linear and logistic regression, linear models, multilevel models, Bayesian inference techniques)
Understand importance of connecting research questions to data analysis methods.

Приобретаемые навыки

Python Programming
Data Visualization (DataViz)
Statistical Model
Statistical inference methods
Statistics
Data Analysis
Confidence Interval
Statistical Inference
Statistical Hypothesis Testing
Bayesian Statistics
statistical regression

Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 27 089

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.

Проект прикладного обучения

The courses in this specialization feature a variety of assignments that will test the learner’s knowledge and ability to apply content through concept checks, written analyses, and Python programming assessments. These assignments are conducted through quizzes, submission of written assignments, and the Jupyter Notebook environment.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

High school-level algebra

Ориентировочное время на прохождение: 3 месяца

Рекомендуемый темп: 5 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский, Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Испанский, Китайский (упрощенное письмо), Турецкий

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

High school-level algebra

Ориентировочное время на прохождение: 3 месяца

Рекомендуемый темп: 5 ч/неделю

Английский

О специализации

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.

Специализация включает несколько курсов: 3

Курс1

Курс 1

Understanding and Visualizing Data with Python

4.7

звезд

Оценки: 2,318

In this course, learners will be introduced to the field of statistics, including where data come from, study design, data management, and exploring and visualizing data. Learners will identify different types of data, and learn how to visualize, analyze, and interpret summaries for both univariate and multivariate data. Learners will also be introduced to the differences between probability and non-probability sampling from larger populations, the idea of how sample estimates vary, and how inferences can be made about larger populations based on probability sampling.

At the end of each week, learners will apply the statistical concepts they’ve learned using Python within the course environment. During these lab-based sessions, learners will discover the different uses of Python as a tool, including the Numpy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib, and Seaborn libraries. Tutorial videos are provided to walk learners through the creation of visualizations and data management, all within Python. This course utilizes the Jupyter Notebook environment within Coursera.

Курс2

Курс 2

Inferential Statistical Analysis with Python

4.6

звезд

Оценки: 798

In this course, we will explore basic principles behind using data for estimation and for assessing theories. We will analyze both categorical data and quantitative data, starting with one population techniques and expanding to handle comparisons of two populations. We will learn how to construct confidence intervals. We will also use sample data to assess whether or not a theory about the value of a parameter is consistent with the data. A major focus will be on interpreting inferential results appropriately.

At the end of each week, learners will apply what they’ve learned using Python within the course environment. During these lab-based sessions, learners will work through tutorials focusing on specific case studies to help solidify the week’s statistical concepts, which will include further deep dives into Python libraries including Statsmodels, Pandas, and Seaborn. This course utilizes the Jupyter Notebook environment within Coursera.

Курс3

Курс 3

Fitting Statistical Models to Data with Python

4.4

звезд

Оценки: 608

In this course, we will expand our exploration of statistical inference techniques by focusing on the science and art of fitting statistical models to data. We will build on the concepts presented in the Statistical Inference course (Course 2) to emphasize the importance of connecting research questions to our data analysis methods. We will also focus on various modeling objectives, including making inference about relationships between variables and generating predictions for future observations.

This course will introduce and explore various statistical modeling techniques, including linear regression, logistic regression, generalized linear models, hierarchical and mixed effects (or multilevel) models, and Bayesian inference techniques. All techniques will be illustrated using a variety of real data sets, and the course will emphasize different modeling approaches for different types of data sets, depending on the study design underlying the data (referring back to Course 1, Understanding and Visualizing Data with Python). During these lab-based sessions, learners will work through tutorials focusing on specific case studies to help solidify the week’s statistical concepts, which will include further deep dives into Python libraries including Statsmodels, Pandas, and Seaborn. This course utilizes the Jupyter Notebook environment within Coursera.

Преподаватели

от партнера

Мичиганский университет

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.

Часто задаваемые вопросы

Какие правила возврата средств?
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.
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
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.
Сколько времени занимает получение специализации?
This specialization is made up of three courses, each with four weeks/modules. Each week in a course requires a commitment of roughly 3-6 hours, which will vary by learner.
What background knowledge is necessary?
High school-level algebra is the only background knowledge mandatory for the first course in the series. A basic Python and/or coding background is recommended.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is definitely recommended to take this specialization in order.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
You will not earn University credit for completing this specialization.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Upon completion of all courses in this specialization, you will have a solid grasp of statistical analysis and will be able to conduct analyses using the Python programming language. You'll be able to create data visualizations in Python, as well as interpret and explain them. You will be able to utilize data for estimation and assessing theories, interpretation of inferential results, and you will be able to apply more advanced statistical modeling procedures.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.