このコースについて
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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15時間で修了

推奨:4 weeks, 4 - 5 hours per week...

英語

字幕:英語
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Business Analysts
  • Scientists
  • Data Engineers

習得するスキル

Logistic RegressionData AnalysisPython ProgrammingRegression Analysis
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シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Introduction to Regression

4件のビデオ (合計25分), 5 readings, 1 quiz
4件のビデオ
Lesson 2: Experimental Data6 分
Lesson 3: Confounding Variables8 分
Lesson 4: Introduction to Multivariate Methods6 分
5件の学習用教材
Some Guidance for Learners New to the Specialization10 分
Getting Set up for Assignments10 分
Tumblr Instructions10 分
How to Write About Data10 分
Writing About Your Data: Example Assignment10 分
2
4時間で修了

Basics of Linear Regression

8件のビデオ (合計53分), 9 readings, 1 quiz
8件のビデオ
SAS Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Mode6 分
SAS Lesson 3: Categorical Explanatory Variables5 分
Python Lesson 1: More on Confounding Variables6 分
Python Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Model8 分
Python Lesson 3: Categorical Explanatory Variables4 分
Lesson 4: Linear Regression Assumptions12 分
Lesson 5: Centering Explanatory Variables3 分
9件の学習用教材
SAS or Python - Which to Choose?10 分
Getting Started with SAS10 分
Getting Started with Python10 分
Course Codebooks10 分
Course Data Sets10 分
Uploading Your Own Data to SAS10 分
SAS Program Code for Video Examples10 分
Python Program Code for Video Examples10 分
Outlier Decision Tree10 分
3
3時間で修了

Multiple Regression

10件のビデオ (合計68分), 2 readings, 1 quiz
10件のビデオ
SAS Lesson 2: Confidence Intervals3 分
SAS Lesson 3: Polynomial Regression8 分
SAS Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15 分
SAS Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 29 分
Python Lesson 1: Multiple Regression6 分
Python Lesson 2: Confidence Intervals3 分
Python Lesson 3: Polynomial Regression9 分
Python Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15 分
Python Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 210 分
2件の学習用教材
SAS Program Code for Video Examples10 分
Python Program Code for Video Examples10 分
4
4時間で修了

Logistic Regression

7件のビデオ (合計38分), 6 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Python Lesson 1: Categorical Explanatory Variables with More Than Two Categories6 分
Lesson 2: A Few Things to Keep in Mind2 分
SAS Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt 17 分
SAS Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 24 分
Python Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 17 分
Python Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 23 分
6件の学習用教材
SAS Program Code for Video Examples10 分
Python Program Code for Video Examples10 分
Week 1 Video Credits10 分
Week 2 Video Credits10 分
Week 3 Video Credits10 分
Week 4 Video Credits10 分
4.4
48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

33%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Regression Modeling in Practice からの人気レビュー

by VMMar 7th 2017

Awesome course. More than regression generation, they have explained in details about how to interpret regression coefficients and results and how to make conclusions. 5 Stars

by PCNov 28th 2016

This was a great course. I've done a few in the area of stats, regression and machine learning now and the Wesleyan ones are the most well-rounded of all of them

講師

Avatar

Jen Rose

Research Professor
Psychology
Avatar

Lisa Dierker

Professor
Psychology

ウェズリアン大学(Wesleyan University)について

At Wesleyan, distinguished scholar-teachers work closely with students, taking advantage of fluidity among disciplines to explore the world with a variety of tools. The university seeks to build a diverse, energetic community of students, faculty, and staff who think critically and creatively and who value independence of mind and generosity of spirit. ...

Data Analysis and Interpretation専門講座について

Learn SAS or Python programming, expand your knowledge of analytical methods and applications, and conduct original research to inform complex decisions. The Data Analysis and Interpretation Specialization takes you from data novice to data expert in just four project-based courses. You will apply basic data science tools, including data management and visualization, modeling, and machine learning using your choice of either SAS or Python, including pandas and Scikit-learn. Throughout the Specialization, you will analyze a research question of your choice and summarize your insights. In the Capstone Project, you will use real data to address an important issue in society, and report your findings in a professional-quality report. You will have the opportunity to work with our industry partners, DRIVENDATA and The Connection. Help DRIVENDATA solve some of the world's biggest social challenges by joining one of their competitions, or help The Connection better understand recidivism risk for people on parole in substance use treatment. Regular feedback from peers will provide you a chance to reshape your question. This Specialization is designed to help you whether you are considering a career in data, work in a context where supervisors are looking to you for data insights, or you just have some burning questions you want to explore. No prior experience is required. By the end you will have mastered statistical methods to conduct original research to inform complex decisions....
Data Analysis and Interpretation

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。