Have you ever had the perfect data science experience? The data pull went perfectly. There were no merging errors or missing data. Hypotheses were clearly defined prior to analyses. Randomization was performed for the treatment of interest. The analytic plan was outlined prior to analysis and followed exactly. The conclusions were clear and actionable decisions were obvious. Has that every happened to you? Of course not. Data analysis in real life is messy. How does one manage a team facing real data analyses? In this one-week course, we contrast the ideal with what happens in real life. By contrasting the ideal, you will learn key concepts that will help you manage real life analyses.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données exécutive
Offert par
Spécialisation Science des données exécutiveUniversité Johns-HopkinsÀ propos de ce cours
29,200 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
33%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
14%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 4 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 7 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
Ce que vous allez apprendre
Identify strengths and weaknesses in experimental designs
Learn novel solutions for managing data pulls
Describe common pitfalls in communicating data analyses
Understand a typical day in the life of a data analysis manager
Compétences que vous acquerrez
StatisticsData ScienceData AnalysisData Management
Résultats de carrière des étudiants
33%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
14%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
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100 % en ligne
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Cours 4 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 7 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
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 du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
7 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.
7 heures pour terminer
22 vidéos (Total 159 min), 10 lectures, 6 quiz
22 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
10 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
6 exercices pour s'entraîner
The Data Pull is Clean30 min
The experiment is carefully designed principles30 min
The experiment is carefully designed, things to do30 min
Results of analyses are clear30 min
The Decision is Obvious30 min
The analysis product is awesome30 min
Avis
Meilleurs avis pour DATA SCIENCE IN REAL LIFE
par AK18 avr. 2020
It was kind of hard to understand as I did not have any professional experience in data science. But, I am sure I can work in a professional environment now with the teachings of the professor.
par SL2 sept. 2020
One more thing to add. The link to Study.com works. But Study.com wouldn't let me watch the whole video anyway; it requires registering and subscribing (after trial period is over). Not useful.
par DM28 juil. 2020
This course is very interesting and worthwhile. we are living with data in our real life. good lectures. thanks to all team. Dr DVNS MURTHY, DIRECTOR, BADRUKA COLLEGE, KACHIGUDA, HYDERABAD.
par MJ18 janv. 2021
Gives directions on how to deal with a situation where a clear conclusion may not be forthcoming from the analysis--- a situation that more often than not is likely to hold true in real 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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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