Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données exécutive

4.6
étoiles
3,247 évaluations

95 %

Jeff Leek, PhD +2 enseignants de plus

63 936 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Science des données exécutiveUniversité Johns-Hopkins

À propos de ce cours

17 490 consultations récentes

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. 
This is a focused course designed to rapidly get you up to speed on the process of data analysis and how it can be managed. Our goal was to make this as convenient as possible for you without sacrificing any essential content. We've left the technical information aside so that you can focus on managing your team and moving it forward.

After completing this course you will know how to….

1. Describe the basic data analysis iteration
2. Identify different types of questions and translate them to specific datasets
3. Describe different types of data pulls
4. Explore datasets to determine if data are appropriate for a given question
5. Direct model building efforts in common data analyses
6. Interpret the results from common data analyses
7. Integrate statistical findings to form coherent data analysis presentations

Commitment: 1 week of study, 4-6 hours

Course cover image by fdecomite. Creative Commons BY https://flic.kr/p/4HjmvD

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 3 sur 5 dans le

Spécialisation Science des données exécutive

Approx. 9 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol, Japonais

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 Analysis
Communication
Interpretation
Exploratory Data Analysis

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Spécialisation Science des données exécutive

Approx. 9 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol, Japonais

Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4,61/5 (260 évaluations)

Offert par

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.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu95%(7,771 évaluations)

Semaine

Semaine 1

9 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!

9 heures pour terminer

19 vidéos (Total 144 min), 17 lectures, 7 quiz

19 vidéos

What this Course is About2 min

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

4.6

458 avis

5 stars
67,38 %
4 stars
24,97 %
3 stars
5,70 %
2 stars
1,04 %
1 star
0,88 %

Points forts

"Helpful quizzes" en 3 examens

"Well-organized content" en 24 examens

Meilleurs avis pour MANAGING DATA ANALYSIS

par MM20 janv. 2017

Overall, the course is well structured. The topics covered are very significant in my day to day operations. I can apply everything I learnt from this course with greater understandability.

par CT7 févr. 2020

Excellent course. Really enjoyed the instructor. Finally getting into some analysis. Made me want to refresh my stat skills and get working on a challenging project!

par RD6 avr. 2019

This course is not for a person without any idea of Data analysis or Statistics. This course isn't for beginners. The content could have been presented even better with lucid examples.

par JW29 mai 2016

This is a challenging and excellent course ! This course really tunes you into the nuances of Data Analysis.

I would recommend this course for anyone in Data Management.

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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 ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
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.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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

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