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

29%

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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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 17 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Logistic RegressionData AnalysisPython ProgrammingRegression Analysis

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Offert par

Logo Université Wesleyenne

Université Wesleyenne

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Introduction to Regression

3 heures pour terminer
4 vidéos (Total 25 min), 5 lectures, 1 quiz
4 vidéos
Lesson 2: Experimental Data6 min
Lesson 3: Confounding Variables8 min
Lesson 4: Introduction to Multivariate Methods6 min
5 lectures
Some Guidance for Learners New to the Specialization10 min
Getting Set up for Assignments10 min
Tumblr Instructions10 min
How to Write About Data10 min
Writing About Your Data: Example Assignment10 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Basics of Linear Regression

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 53 min), 9 lectures, 1 quiz
8 vidéos
SAS Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Mode6 min
SAS Lesson 3: Categorical Explanatory Variables5 min
Python Lesson 1: More on Confounding Variables6 min
Python Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Model8 min
Python Lesson 3: Categorical Explanatory Variables4 min
Lesson 4: Linear Regression Assumptions12 min
Lesson 5: Centering Explanatory Variables3 min
9 lectures
SAS or Python - Which to Choose?10 min
Getting Started with SAS10 min
Getting Started with Python10 min
Course Codebooks10 min
Course Data Sets10 min
Uploading Your Own Data to SAS10 min
SAS Program Code for Video Examples10 min
Python Program Code for Video Examples10 min
Outlier Decision Tree10 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Multiple Regression

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 68 min), 2 lectures, 1 quiz
10 vidéos
SAS Lesson 2: Confidence Intervals3 min
SAS Lesson 3: Polynomial Regression8 min
SAS Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15 min
SAS Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 29 min
Python Lesson 1: Multiple Regression6 min
Python Lesson 2: Confidence Intervals3 min
Python Lesson 3: Polynomial Regression9 min
Python Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15 min
Python Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 210 min
2 lectures
SAS Program Code for Video Examples10 min
Python Program Code for Video Examples10 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

Logistic Regression

4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 38 min), 6 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Python Lesson 1: Categorical Explanatory Variables with More Than Two Categories6 min
Lesson 2: A Few Things to Keep in Mind2 min
SAS Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt 17 min
SAS Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 24 min
Python Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 17 min
Python Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 23 min
6 lectures
SAS Program Code for Video Examples10 min
Python Program Code for Video Examples10 min
Week 1 Video Credits10 min
Week 2 Video Credits10 min
Week 3 Video Credits10 min
Week 4 Video Credits10 min

Avis

Meilleurs avis pour REGRESSION MODELING IN PRACTICE
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À propos du Spécialisation Analyse et interprétation de données

Learn SAS or Python programming, expand your knowledge of analytical methods and applications, and conduct original research to inform complex decisions. The Data Analysis and Interpretation Specialization takes you from data novice to data expert in just four project-based courses. You will apply basic data science tools, including data management and visualization, modeling, and machine learning using your choice of either SAS or Python, including pandas and Scikit-learn. Throughout the Specialization, you will analyze a research question of your choice and summarize your insights. In the Capstone Project, you will use real data to address an important issue in society, and report your findings in a professional-quality report. You will have the opportunity to work with our industry partners, DRIVENDATA and The Connection. Help DRIVENDATA solve some of the world's biggest social challenges by joining one of their competitions, or help The Connection better understand recidivism risk for people on parole in substance use treatment. Regular feedback from peers will provide you a chance to reshape your question. This Specialization is designed to help you whether you are considering a career in data, work in a context where supervisors are looking to you for data insights, or you just have some burning questions you want to explore. No prior experience is required. By the end you will have mastered statistical methods to conduct original research to inform complex decisions....
Analyse et interprétation de données

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.