このコースについて

63,251 最近の表示

受講生の就業成果

26%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

28%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
次における5の3コース
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9時間で修了
英語

学習内容

  • Differentiate between various types of data pulls

  • Describe the basic data analysis iteration

  • Explore datasets to determine if data is appropriate for a project

  • Use statistical findings to create convincing data analysis presentations

習得するスキル

Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis

受講生の就業成果

26%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

28%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
次における5の3コース
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9時間で修了
英語

提供:

Placeholder

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

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up95%(7,043 件の評価)Info
1

1

9時間で修了

Managing Data Analysis

9時間で修了
19件のビデオ (合計144分), 17 学習用教材, 7 個のテスト
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 Iteration30 分
Stating and Refining the Question30 分
Exploratory Data Analysis30 分
Inference30 分
Formal Modeling, Inference vs. Prediction30 分
Interpretation30 分
Communication30 分

レビュー

MANAGING DATA ANALYSIS からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

Executive Data Science専門講座について

Executive Data Science

よくある質問

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。