This one-week course describes the process of analyzing data and how to manage that process. We describe the iterative nature of data analysis and the role of stating a sharp question, exploratory data analysis, inference, formal statistical modeling, interpretation, and communication. In addition, we will describe how to direct analytic activities within a team and to drive the data analysis process towards coherent and useful results.
Executive Data Science 특화 과정존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 78,319회
학습자 경력 결과
29%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
30%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
10%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 6시간 필요
영어
자막: 영어, 일본어
배울 내용
Differentiate between various types of data pulls
Describe the basic data analysis iteration
Explore datasets to determine if data is appropriate for a project
Use statistical findings to create convincing data analysis presentations
귀하가 습득할 기술
Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis
학습자 경력 결과
29%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
30%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
10%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 6시간 필요
영어
자막: 영어, 일본어
제공자:
존스홉킨스대학교
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 6시간 필요
Managing Data Analysis
Welcome to Managing Data Analysis! This course is one module, intended to be taken in one week. The course works best if you follow along with the material in the order it is presented. Each lecture consists of videos and reading materials that expand on the lecture. I'm excited to have you in the class and look forward to your contributions to the learning community. If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center. Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course!
완료하는 데 6시간 필요
19개 동영상 (총 144분), 17 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
19개의 동영상
Data Analysis Iteration8m
Stages of Data Analysis1m
Six Types of Questions6m
Characteristics of a Good Question6m
Exploratory Data Analysis Goals & Expectations11m
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 1)13m
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 2)5m
Exploratory Data Analysis: When to Stop6m
Making Inferences from Data: Introduction5m
Populations Come in Many Forms4m
Inference: What Can Go Wrong7m
General Framework8m
Associational Analyses10m
Prediction Analyses10m
Inference vs. Prediction12m
Interpreting Your Results10m
Routine Communication in Data Analysis6m
Making a Data Analysis Presentation5m
17개의 읽기 자료
Pre-Course Survey10m
Course Textbook: The Art of Data Science10m
Conversations on Data Science10m
Data Science as Art10m
Epicycles of Analysis10m
Six Types of Questions10m
Characteristics of a Good Question10m
EDA Check List10m
Assessing a Distribution10m
Assessing Linear Relationships10m
Exploratory Data Analysis: When Do We Stop?10m
Factors Affecting the Quality of Inference10m
A Note on Populations10m
Inference vs. Prediction10m
Interpreting Your Results10m
Routine Communication10m
Post-Course Survey10m
7개 연습문제
Data Analysis Iteration10m
Stating and Refining the Question16m
Exploratory Data Analysis10m
Inference10m
Formal Modeling, Inference vs. Prediction10m
Interpretation10m
Communication10m
검토
MANAGING DATA ANALYSIS의 최상위 리뷰
BC 제공2019년 12월 30일
Like other reviewers said, this course is larger than the two previous courses. The content is excellent but I am giving 4/5 stars because I found many misspelled words throughout the course lectures.
EL 제공2017년 2월 28일
A long course compared to others in the specialization, but a lot of great material. Very well presented, the instructors know how to present this material and make it easy to grasp and understand.
ST 제공2016년 11월 22일
The course is full of the cases and the real life examples coupled with the theory background. Its very simple to understand and the course will definitely be of an value for people looking for
KL 제공2018년 4월 16일
Great course for those who want a comprehensive overview of an analysis from A-Z. The professor explains each aspect in perfect detail, gives easy to understand examples, very comprehensive.
Executive Data Science 특화 과정 정보
Assemble the right team, ask the right questions, and avoid the mistakes that derail data science projects.
In four intensive courses, you will learn what you need to know to begin assembling and leading a data science enterprise, even if you have never worked in data science before. You’ll get a crash course in data science so that you’ll be conversant in the field and understand your role as a leader. You’ll also learn how to recruit, assemble, evaluate, and develop a team with complementary skill sets and roles. You’ll learn the structure of the data science pipeline, the goals of each stage, and how to keep your team on target throughout. Finally, you’ll learn some down-to-earth practical skills that will help you overcome the common challenges that frequently derail data science projects.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강의 및 과제 이용 권한은 등록 유형에 따라 다릅니다. 청강 모드로 강좌를 수강하면 대부분의 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 채점된 과제를 이용하고 수료증을 받으려면 청강 도중 또는 이후에 수료증 경험을 구매해야 합니다. 청강 옵션이 표시되지 않는 경우:
- 강좌에서 청강 옵션을 제공하지 않을 수 있습니다. 대신 무료 평가판을 사용하거나 재정 지원을 신청할 수 있습니다.
이 전문 분야를 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.
환불 규정은 어떻게 되나요?
구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.
재정 지원을 받을 수 있나요?
예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.
강좌를 수료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위 및 Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
