このコースについて

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受講生の就業成果

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

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

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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up94%(21,157 件の評価)Info
1

1

12分で修了

About Introduction to Probability and Data

12分で修了
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

1時間で修了
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

1時間で修了
2 readings
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

2時間で修了

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference

2時間で修了
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

1時間で修了
2 readings
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

3

2時間で修了

Introduction to Probability

2時間で修了
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

1時間で修了
2 readings
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

4

2時間で修了

Probability Distributions

2時間で修了
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

レビュー

INTRODUCTION TO PROBABILITY AND DATA からの人気レビュー
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提供:

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デューク大学(Duke University)

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。