Practical and Modern Statistical Thinking For All. Use Python for statistical visualization, inference, and modeling

4.6

étoiles

2,234 évaluations

Brenda Gunderson +2 enseignants de plus

52 745 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Statistics with PythonUniversité du Michigan

Ce 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

Python ProgrammingData Visualization (DataViz)Statistical ModelStatistical inference methodsStatisticsData AnalysisConfidence IntervalStatistical InferenceStatistical Hypothesis TestingBayesian Statisticsstatistical regression

À propos de ce Spécialisation

26 573 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

Certificat partageable

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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

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 3 cours

Cours1

Cours 1

Understanding and Visualizing Data with Python

4.7

étoiles

2,103 évaluations

•

436 avis

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.

At the end of each week, learners will apply the statistical concepts they’ve learned using Python within the course environment. During these lab-based sessions, learners will discover the different uses of Python as a tool, including the Numpy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib, and Seaborn libraries. Tutorial videos are provided to walk learners through the creation of visualizations and data management, all within Python. This course utilizes the Jupyter Notebook environment within Coursera.

Cours2

Cours 2

Inferential Statistical Analysis with Python

4.6

étoiles

737 évaluations

•

130 avis

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.

At the end of each week, learners will apply what they’ve learned using Python within the course environment. During these lab-based sessions, learners will work through tutorials focusing on specific case studies to help solidify the week’s statistical concepts, which will include further deep dives into Python libraries including Statsmodels, Pandas, and Seaborn. This course utilizes the Jupyter Notebook environment within Coursera.

Cours3

Cours 3

Fitting Statistical Models to Data with Python

4.4

étoiles

564 évaluations

•

103 avis

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.

This course will introduce and explore various statistical modeling techniques, including linear regression, logistic regression, generalized linear models, hierarchical and mixed effects (or multilevel) models, and Bayesian inference techniques. All techniques will be illustrated using a variety of real data sets, and the course will emphasize different modeling approaches for different types of data sets, depending on the study design underlying the data (referring back to Course 1, Understanding and Visualizing Data with Python). During these lab-based sessions, learners will work through tutorials focusing on specific case studies to help solidify the week’s statistical concepts, which will include further deep dives into Python libraries including Statsmodels, Pandas, and Seaborn. This course utilizes the Jupyter Notebook environment within Coursera.

Enseignants

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 ?
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.
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
This specialization is made up of three courses, each with four weeks/modules. Each week in a course requires a commitment of roughly 3-6 hours, which will vary by learner.
What background knowledge is necessary?
High school-level algebra is the only background knowledge mandatory for the first course in the series. A basic Python and/or coding background is recommended.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is definitely recommended to take this specialization in order.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
You will not earn University credit for completing this specialization.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Upon completion of all courses in this specialization, you will have a solid grasp of statistical analysis and will be able to conduct analyses using the Python programming language. You'll be able to create data visualizations in Python, as well as interpret and explain them. You will be able to utilize data for estimation and assessing theories, interpretation of inferential results, and you will be able to apply more advanced statistical modeling procedures.

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