À propos de ce cours

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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
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 9 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis

Résultats de carrière des étudiants

29%

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Offert par

Placeholder

Université Johns-Hopkins

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up95%(6,923 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

9 heures pour terminer

Managing Data Analysis

9 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 Iteration30 min
Stating and Refining the Question30 min
Exploratory Data Analysis30 min
Inference30 min
Formal Modeling, Inference vs. Prediction30 min
Interpretation30 min
Communication30 min

Avis

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À propos du Spécialisation Science des données exécutive

Science des données exécutive

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.