Collect and analyze data, and communicate results. Learn to collect quality data and conduct insightful data analysis in six courses.

4.3

étoiles

681 évaluations

Frauke Kreuter, Ph.D. +4 enseignants de plus

13 000 déjà inscrits

Offert par

Université du Maryland, College Park

Université du Michigan

Spécialisation Survey Data Collection and Analytics Université du Maryland, College Park

Compétences que vous acquerrez

Data CollectionCluster SamplingR ProgrammingMissing DataData QualityData AnalysisData Generating Process

À propos de ce Spécialisation

7 207 consultations récentes

This specialization covers the fundamentals of surveys as used in market research, evaluation research, social science and political research, official government statistics, and many other topic domains. In six courses, you will learn the basics of questionnaire design, data collection methods, sampling design, dealing with missing values, making estimates, combining data from different sources, and the analysis of survey data. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned throughout the specialization by analyzing and comparing multiple data sources. Faculty for this specialisation comes from the Michigan Program in Survey Methodology and the Joint Program in Survey Methodology, a collaboration between the University of Maryland, the University of Michigan, and the data collection firm Westat, founded by the National Science Foundation and the Interagency Consortium of Statistical Policy in the U.S. to educate the next generation of survey researchers, survey statisticians, and survey methodologists. In addition to this specialization we offer short courses, a summer school, certificates, master degrees as well as PhD programs.

Résultats de carrière des étudiants

50 %

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.

40 %

ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau débutant

Aucune connaissance prérequise.

Approximativement 8 mois pour terminer

Rythme recommandé de 3 heures/semaine

Anglais

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

Résultats de carrière des étudiants

50 %

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.

40 %

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Cours en ligne à 100 %

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Planning flexible

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Niveau débutant

Aucune connaissance prérequise.

Approximativement 8 mois pour terminer

Rythme recommandé de 3 heures/semaine

Anglais

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

Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

Cette Spécialisation compte 7 cours

Cours1

Cours 1

Framework for Data Collection and Analysis

4.2

étoiles

589 évaluations

•

138 avis

This course will provide you with an overview over existing data products and a good understanding of the data collection landscape. With the help of various examples you will learn how to identify which data sources likely matches your research question, how to turn your research question into measurable pieces, and how to think about an analysis plan. Furthermore this course will provide you with a general framework that allows you to not only understand each step required for a successful data collection and analysis, but also help you to identify errors associated with different data sources. You will learn some metrics to quantify each potential error, and thus you will have tools at hand to describe the quality of a data source. Finally we will introduce different large scale data collection efforts done by private industry and government agencies, and review the learned concepts through these examples. This course is suitable for beginners as well as those that know about one particular data source, but not others, and are looking for a general framework to evaluate data products.

Cours2

Cours 2

Data Collection: Online, Telephone and Face-to-face

4.6

étoiles

294 évaluations

•

59 avis

This course presents research conducted to increase our understanding of how data collection decisions affect survey errors. This is not a “how–to-do-it” course on data collection, but instead reviews the literature on survey design decisions and data quality in order to sensitize learners to how alternative survey designs might impact the data obtained from those surveys.

The course reviews a range of survey data collection methods that are both interview-based (face-to-face and telephone) and self-administered (paper questionnaires that are mailed and those that are implemented online, i.e. as web surveys). Mixed mode designs are also covered as well as several hybrid modes for collecting sensitive information e.g., self-administering the sensitive questions in what is otherwise a face-to-face interview. The course also covers newer methods such as mobile web and SMS (text message) interviews, and examines alternative data sources such as social media. It concentrates on the impact these techniques have on the quality of survey data, including error from measurement, nonresponse, and coverage, and assesses the tradeoffs between these error sources when researchers choose a mode or survey design.

Cours3

Cours 3

Création de questionnaires pour les enquètes sociales

4.5

étoiles

381 évaluations

•

89 avis

This course will cover the basic elements of designing and evaluating questionnaires. We will review the process of responding to questions, challenges and options for asking questions about behavioral frequencies, practical techniques for evaluating questions, mode specific questionnaire characteristics, and review methods of standardized and conversational interviewing.

Cours4

Cours 4

Sampling People, Networks and Records

4.5

étoiles

91 évaluations

•

28 avis

Good data collection is built on good samples. But the samples can be chosen in many ways. Samples can be haphazard or convenient selections of persons, or records, or networks, or other units, but one questions the quality of such samples, especially what these selection methods mean for drawing good conclusions about a population after data collection and analysis is done. Samples can be more carefully selected based on a researcher’s judgment, but one then questions whether that judgment can be biased by personal factors. Samples can also be draw in statistically rigorous and careful ways, using random selection and control methods to provide sound representation and cost control. It is these last kinds of samples that will be discussed in this course. We will examine simple random sampling that can be used for sampling persons or records, cluster sampling that can be used to sample groups of persons or records or networks, stratification which can be applied to simple random and cluster samples, systematic selection, and stratified multistage samples. The course concludes with a brief overview of how to estimate and summarize the uncertainty of randomized sampling.

Enseignants

Offert par

Université du Maryland, College Park

The University of Maryland is the state's flagship university and one of the nation's preeminent public research universities. A global leader in research, entrepreneurship and innovation, the university is home to more than 37,000 students, 9,000 faculty and staff, and 250 academic programs. Its faculty includes three Nobel laureates, three Pulitzer Prize winners, 47 members of the national academies and scores of Fulbright scholars. The institution has a $1.8 billion operating budget, secures $500 million annually in external research funding and recently completed a $1 billion fundraising campaign.

Université du Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.

Foire Aux Questions

Quelle est la politique de remboursement ?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
All courses are on demand and available all the time. So it really depends how much time you have on your hand. You can certainly comfortably move through the specialization thinking of taking one course per month.
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
Introductory statistics knowledge does help, for the later courses.
Do I need to take the courses in a specific order?
The first course gives an overview over the topic and the framework with think in. But the courses can in principle be taken in any order. If you are looking for guidance we recommend to take at least the sampling Course (course 4) before the course on dealing with missing data (course 5).
Will I need to retake the Questionnaire Design course if I completed it previously
If you completed the Questionnaire Design course previously and earned a Verified Certificate, you will automatically receive credit toward the Specialization for that course. Additionally, if you received a Verified Certificate and would like enroll for the specialization, the specialization cost will be automatically discounted to accommodate for the previous payment.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Learners who complete this specialization will know how to write questions, set-up good data collection, properly analyze survey data, draw samples, weight survey data and deal with missing values, and choose a proper survey mode. Completing the specialization will also help you prepare for a master's program and pivot your career to a rapidly evolving industry.

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

Spécialisation Survey Data Collection and Analytics

Compétences que vous acquerrez

À propos de ce Spécialisation