À propos de ce cours
4.4
1,335 notes
157 avis
Spécialisation
100 % en ligne

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 6 heures pour terminer

Recommandé : 1 week of study, 4-6 hours...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Describe common pitfalls in communicating data analyses

  • Check

    Identify strengths and weaknesses in experimental designs

  • Check

    Learn novel solutions for managing data pulls

  • Check

    Understand a typical day in the life of a data analysis manager

Compétences que vous acquerrez

StatisticsData ScienceData AnalysisData Management
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100 % en ligne

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Heures pour terminer

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Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
5 heures pour terminer

Introduction, the perfect data science experience

This course is one module, intended to be taken in one week. Please do the course roughly in the order presented. Each lecture has reading and videos. Except for the introductory lecture, every lecture has a 5 question quiz; get 4 out of 5 or better on the quiz....
Reading
22 videos (Total 160 min), 10 lectures, 6 quiz
Video22 vidéos
Data science in the ideal versus real life Part 14 min
Data science in the ideal versus real life Part 23 min
Examples7 min
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 114 min
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 23 min
Managing the Data Pull11 min
Experimental design and observational analysis10 min
Causality part 18 min
Causality Part 29 min
What Can Go Wrong?: Confounding5 min
A/B Testing9 min
Sampling bias and random sampling5 min
Blocking and adjustment11 min
Multiplicity6 min
Effect size, significance, & modeling7 min
Comparison with benchmark effects4 min
Negative controls5 min
Non-significance5 min
Estimation Target is Relevant10 min
Report writing8 min
Version control4 min
Reading10 lectures
Pre-Course Survey10 min
Course structure10 min
Grading10 min
The data pull is clean10 min
The experiment is carefully designed10 min
The experiment is carefully designed, things to do10 min
Results of analyses are clear10 min
The decision is obvious10 min
The analysis product is awesome10 min
Post-Course Survey10 min
Quiz6 exercices pour s'entraîner
The Data Pull is Clean10 min
The experiment is carefully designed principles10 min
The experiment is carefully designed, things to do10 min
Results of analyses are clear8 min
The Decision is Obvious10 min
The analysis product is awesome10 min
4.4
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Orientation de carrière

50%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

83%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

Meilleurs avis

Points forts
Statistics review
(44)
par SMAug 20th 2017

A very good and concise course that helps to understand the basics of the Data Science and its applications. The examples are very relevant and helps to understand the topic easily.

par ESNov 12th 2017

Highly educational course on the realities of data analysis. Many good tips for your own analyses as well as for managing others responsible for coherent and accurate analyses.

Enseignants

Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

À propos de Johns Hopkins University

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 de la Spécialisation Executive Data Science

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....
Executive Data Science

Foire Aux Questions

  • 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.

  • 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.

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