- Python Programming
- Data Visualization (DataViz)
- Statistical Model
- Statistical inference methods
- Statistics
- Data Analysis
- Confidence Interval
- Statistical Inference
- Statistical Hypothesis Testing
- Bayesian Statistics
- statistical regression
Spécialisation Statistics with Python
Practical and Modern Statistical Thinking For All. Use Python for statistical visualization, inference, and modeling
63 677 déjà inscrits
Offert par
Spécialisation Statistics with PythonUniversité du MichiganCe que vous allez apprendre
Create and interpret data visualizations using the Python programming language and associated packages & libraries
Apply and interpret inferential procedures when analyzing real data
Apply statistical modeling techniques to data (ie. linear and logistic regression, linear models, multilevel models, Bayesian inference techniques)
Understand importance of connecting research questions to data analysis methods.
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
28 190 consultations récentes
This specialization is designed to teach learners beginning and intermediate concepts of statistical analysis using the Python programming language. Learners will learn where data come from, what types of data can be collected, study data design, data management, and how to effectively carry out data exploration and visualization. They will be able to utilize data for estimation and assessing theories, construct confidence intervals, interpret inferential results, and apply more advanced statistical modeling procedures. Finally, they will learn the importance of and be able to connect research questions to the statistical and data analysis methods taught to them.
Projet d'apprentissage appliqué
The courses in this specialization feature a variety of assignments that will test the learner’s knowledge and ability to apply content through concept checks, written analyses, and Python programming assessments. These assignments are conducted through quizzes, submission of written assignments, and the Jupyter Notebook environment.
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
High school-level algebra
Approximativement 3 mois pour terminer
Rythme recommandé de 5 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais, Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Espagnol, Chinois (simplifié), Turc
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesCertificat 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
High school-level algebra
Approximativement 3 mois pour terminer
Rythme recommandé de 5 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais, Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Espagnol, Chinois (simplifié), Turc
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesComment 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.
Ce Spécialisation compte 3 cours
Understanding and Visualizing Data with Python
2,340 évaluations
In this course, learners will be introduced to the field of statistics, including where data come from, study design, data management, and exploring and visualizing data. Learners will identify different types of data, and learn how to visualize, analyze, and interpret summaries for both univariate and multivariate data. Learners will also be introduced to the differences between probability and non-probability sampling from larger populations, the idea of how sample estimates vary, and how inferences can be made about larger populations based on probability sampling.
Inferential Statistical Analysis with Python
802 évaluations
In this course, we will explore basic principles behind using data for estimation and for assessing theories. We will analyze both categorical data and quantitative data, starting with one population techniques and expanding to handle comparisons of two populations. We will learn how to construct confidence intervals. We will also use sample data to assess whether or not a theory about the value of a parameter is consistent with the data. A major focus will be on interpreting inferential results appropriately.
Fitting Statistical Models to Data with Python
613 évaluations
In this course, we will expand our exploration of statistical inference techniques by focusing on the science and art of fitting statistical models to data. We will build on the concepts presented in the Statistical Inference course (Course 2) to emphasize the importance of connecting research questions to our data analysis methods. We will also focus on various modeling objectives, including making inference about relationships between variables and generating predictions for future observations.
Offert par
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 ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
