This one-week course describes the process of analyzing data and how to manage that process. We describe the iterative nature of data analysis and the role of stating a sharp question, exploratory data analysis, inference, formal statistical modeling, interpretation, and communication. In addition, we will describe how to direct analytic activities within a team and to drive the data analysis process towards coherent and useful results.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données exécutive
Managing Data Analysis
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À propos de ce cours
31,966 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
29%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
30%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
10%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Compétences que vous acquerrez
Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis
Résultats de carrière des étudiants
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Approx. 7 heures pour terminer
Recommandé : 1 week of study, 4-6 hours
Anglais
Sous-titres : Anglais, Japonais
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 heures pour terminer
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!
6 heures pour terminer
19 vidéos (Total 144 min), 17 lectures, 7 quiz
19 vidéos
Data Analysis Iteration8 min
Stages of Data Analysis1 min
Six Types of Questions6 min
Characteristics of a Good Question6 min
Exploratory Data Analysis Goals & Expectations11 min
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 1)13 min
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 2)5 min
Exploratory Data Analysis: When to Stop6 min
Making Inferences from Data: Introduction5 min
Populations Come in Many Forms4 min
Inference: What Can Go Wrong7 min
General Framework8 min
Associational Analyses10 min
Prediction Analyses10 min
Inference vs. Prediction12 min
Interpreting Your Results10 min
Routine Communication in Data Analysis6 min
Making a Data Analysis Presentation5 min
17 lectures
Pre-Course Survey10 min
Course Textbook: The Art of Data Science10 min
Conversations on Data Science10 min
Data Science as Art10 min
Epicycles of Analysis10 min
Six Types of Questions10 min
Characteristics of a Good Question10 min
EDA Check List10 min
Assessing a Distribution10 min
Assessing Linear Relationships10 min
Exploratory Data Analysis: When Do We Stop?10 min
Factors Affecting the Quality of Inference10 min
A Note on Populations10 min
Inference vs. Prediction10 min
Interpreting Your Results10 min
Routine Communication10 min
Post-Course Survey10 min
7 exercices pour s'entraîner
Data Analysis Iteration10 min
Stating and Refining the Question16 min
Exploratory Data Analysis10 min
Inference10 min
Formal Modeling, Inference vs. Prediction10 min
Interpretation10 min
Communication10 min
Avis
Meilleurs avis pour MANAGING DATA ANALYSIS
par BCDec 30, 2019
Like other reviewers said, this course is larger than the two previous courses. The content is excellent but I am giving 4/5 stars because I found many misspelled words throughout the course lectures.
par ELFeb 28, 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.
par STNov 22, 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
par KLApr 16, 2018
Great course for those who want a comprehensive overview of an analysis from A-Z. The professor explains each aspect in perfect detail, gives easy to understand examples, very comprehensive.
À propos de Université Johns-Hopkins
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.
À propos du Spécialisation Science des données exécutive
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
