このコースについて
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Learner Career Outcomes

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

30%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

11%

昇給や昇進につながった

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1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。

初級レベル

約22時間で修了

推奨:5 weeks of study, 5-7 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

StatisticsR ProgrammingRstudioExploratory Data Analysis

Learner Career Outcomes

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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コースが具体的なキャリアアップにつながった

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初級レベル

約22時間で修了

推奨:5 weeks of study, 5-7 hours/week...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
12分で修了

About Introduction to Probability and Data

1件のビデオ (合計2分), 1 reading
1件のビデオ
1件の学習用教材
More about Introduction to Probability and Data10 分
1時間で修了

Introduction to Data

6件のビデオ (合計28分), 2 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Data Basics5 分
Observational Studies & Experiments4 分
Sampling and sources of bias8 分
Experimental Design2 分
(Spotlight) Random Sample Assignment3 分
2件の学習用教材
Lesson Learning Objectives10 分
Suggested Readings and Practice10 分
2の練習問題
Week 1 Practice Quiz10 分
Week 1 Quiz14 分
1時間で修了

Introduction to Data Project

2 readings, 1 quiz
2件の学習用教材
About Lab Choices (Read Before Selection)10 分
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10 分
1の練習問題
Week 1 Lab: Introduction to R and RStudio16 分
2
2時間で修了

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference

7件のビデオ (合計46分), 3 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
Measures of Center4 分
Measures of Spread6 分
Robust Statistics1 分
Transforming Data3 分
Exploring Categorical Variables8 分
Introduction to Inference12 分
3件の学習用教材
Lesson Learning Objectives10 分
Lesson Learning Objectives10 分
Suggested Readings and Practice10 分
2の練習問題
Week 2 Practice Quiz10 分
Week 2 Quiz12 分
1時間で修了

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference Project

2 readings, 1 quiz
2件の学習用教材
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10 分
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 分
1の練習問題
Week 2 Lab: Introduction to Data20 分
3
2時間で修了

Introduction to Probability

9件のビデオ (合計82分), 3 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
Disjoint Events + General Addition Rule9 分
Independence9 分
Probability Examples9 分
(Spotlight) Disjoint vs. Independent2 分
Conditional Probability12 分
Probability Trees10 分
Bayesian Inference14 分
Examples of Bayesian Inference7 分
3件の学習用教材
Lesson Learning Objectives10 分
Lesson Learning Objectives10 分
Suggested Readings and Practice10 分
2の練習問題
Week 3 Practice Quiz6 分
Week 3 Quiz10 分
1時間で修了

Introduction to Probability Project

2 readings, 1 quiz
2件の学習用教材
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10 分
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10 分
1の練習問題
Week 3 Lab: Probability10 分
4
2時間で修了

Probability Distributions

6件のビデオ (合計67分), 4 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Evaluating the Normal Distribution2 分
Working with the Normal Distribution5 分
Binomial Distribution17 分
Normal Approximation to Binomial14 分
Working with the Binomial Distribution9 分
4件の学習用教材
Lesson Learning Objectives10 分
Lesson Learning Objectives10 分
Suggested Readings and Practice10 分
Data Analysis Project Example10 分
2の練習問題
Week 4 Practice Quiz14 分
Week 4 Quiz14 分
4.7
763件のレビューChevron Right

Introduction to Probability and Data からの人気レビュー

by AAJan 24th 2018

This course literally taught me a lot, the concepts were beautifully explained but the way it was delivered and overall exercises and the difficulty of problems made it more challenging and enjoying.

by BBSep 4th 2019

Very clearly explained and the pace is awesome! I really enjoy each deadline and l can already see how it is impacting my day to day work and life. I ook forward to completing the course! Thank you.

講師

Avatar

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
Department of Statistical Science

デューク大学(Duke University)について

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Statistics with R専門講座について

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

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。

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

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。