このコースについて
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次における5の3コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約7時間で修了

推奨:1 week of study, 4-6 hours...

英語

字幕:英語, 日本語

学習内容

  • Check

    Describe the basic data analysis iteration

  • Check

    Differentiate between various types of data pulls

  • Check

    Explore datasets to determine if data is appropriate for a project

  • Check

    Use statistical findings to create convincing data analysis presentations

習得するスキル

Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis

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約7時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

1
6時間で修了

Managing Data Analysis

Welcome to Managing Data Analysis! This course is one module, intended to be taken in one week. The course works best if you follow along with the material in the order it is presented. Each lecture consists of videos and reading materials that expand on the lecture. I'm excited to have you in the class and look forward to your contributions to the learning community. If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center. Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course!

...
19件のビデオ (合計144分), 17 readings, 7 quizzes
19件のビデオ
Data Analysis Iteration8 分
Stages of Data Analysis1 分
Six Types of Questions6 分
Characteristics of a Good Question6 分
Exploratory Data Analysis Goals & Expectations11 分
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 1)13 分
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 2)5 分
Exploratory Data Analysis: When to Stop6 分
Making Inferences from Data: Introduction5 分
Populations Come in Many Forms4 分
Inference: What Can Go Wrong7 分
General Framework8 分
Associational Analyses10 分
Prediction Analyses10 分
Inference vs. Prediction12 分
Interpreting Your Results10 分
Routine Communication in Data Analysis6 分
Making a Data Analysis Presentation5 分
17件の学習用教材
Pre-Course Survey10 分
Course Textbook: The Art of Data Science10 分
Conversations on Data Science10 分
Data Science as Art10 分
Epicycles of Analysis10 分
Six Types of Questions10 分
Characteristics of a Good Question10 分
EDA Check List10 分
Assessing a Distribution10 分
Assessing Linear Relationships10 分
Exploratory Data Analysis: When Do We Stop?10 分
Factors Affecting the Quality of Inference10 分
A Note on Populations10 分
Inference vs. Prediction10 分
Interpreting Your Results10 分
Routine Communication10 分
Post-Course Survey10 分
7の練習問題
Data Analysis Iteration10 分
Stating and Refining the Question16 分
Exploratory Data Analysis10 分
Inference10 分
Formal Modeling, Inference vs. Prediction10 分
Interpretation10 分
Communication10 分
4.5
278件のレビューChevron Right

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

31%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Managing Data Analysis からの人気レビュー

ハイライト
Well-organized content
(24)
Helpful quizzes
(3)
by ELMar 1st 2017

A long course compared to others in the specialization, but a lot of great material. Very well presented, the instructors know how to present this material and make it easy to grasp and understand.

by STNov 23rd 2016

The course is full of the cases and the real life examples coupled with the theory background. Its very simple to understand and the course will definitely be of an value for people looking for

講師

Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)について

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

Executive Data Scienceの専門講座について

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....
Executive Data Science

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。