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다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:

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완료하는 데 약 22시간 필요

권장: 5 weeks of study, 5-7 hours/week...

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자막: 영어, 한국어
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Course을(를) 수강하는 학습자
  • Biologists
  • User Experience Researchers
  • Data Analysts
  • Data Scientists
  • Researchers

귀하가 습득할 기술

StatisticsR ProgrammingRstudioExploratory Data Analysis
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 12분 필요

About Introduction to Probability and Data

1개 동영상 (총 2분), 1 reading
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
More about Introduction to Probability and Data10m
완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Data

6개 동영상 (총 28분), 2 readings, 2 quizzes
6개의 동영상
Data Basics5m
Observational Studies & Experiments4m
Sampling and sources of bias8m
Experimental Design2m
(Spotlight) Random Sample Assignment3m
2개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2개 연습문제
Week 1 Practice Quiz10m
Week 1 Quiz14m
완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Data Project

2 readings, 1 quiz
2개의 읽기 자료
About Lab Choices (Read Before Selection)10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10m
1개 연습문제
Week 1 Lab: Introduction to R and RStudio16m
2
완료하는 데 2시간 필요

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference

7개 동영상 (총 46분), 3 readings, 2 quizzes
7개의 동영상
Measures of Center4m
Measures of Spread6m
Robust Statistics1m
Transforming Data3m
Exploring Categorical Variables8m
Introduction to Inference12m
3개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2개 연습문제
Week 2 Practice Quiz10m
Week 2 Quiz12m
완료하는 데 1시간 필요

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference Project

2 readings, 1 quiz
2개의 읽기 자료
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
1개 연습문제
Week 2 Lab: Introduction to Data20m
3
완료하는 데 2시간 필요

Introduction to Probability

9개 동영상 (총 82분), 3 readings, 2 quizzes
9개의 동영상
Disjoint Events + General Addition Rule9m
Independence9m
Probability Examples9m
(Spotlight) Disjoint vs. Independent2m
Conditional Probability12m
Probability Trees10m
Bayesian Inference14m
Examples of Bayesian Inference7m
3개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2개 연습문제
Week 3 Practice Quiz6m
Week 3 Quiz10m
완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Probability Project

2 readings, 1 quiz
2개의 읽기 자료
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
1개 연습문제
Week 3 Lab: Probability10m
4
완료하는 데 2시간 필요

Probability Distributions

6개 동영상 (총 67분), 4 readings, 2 quizzes
6개의 동영상
Evaluating the Normal Distribution2m
Working with the Normal Distribution5m
Binomial Distribution17m
Normal Approximation to Binomial14m
Working with the Binomial Distribution9m
4개의 읽기 자료
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
Data Analysis Project Example10m
2개 연습문제
Week 4 Practice Quiz14m
Week 4 Quiz14m
4.7
724개의 리뷰Chevron Right

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Introduction to Probability and Data의 최상위 리뷰

대학: AAJan 24th 2018

This course literally taught me a lot, the concepts were beautifully explained but the way it was delivered and overall exercises and the difficulty of problems made it more challenging and enjoying.

대학: BBSep 4th 2019

Very clearly explained and the pace is awesome! I really enjoy each deadline and l can already see how it is impacting my day to day work and life. I ook forward to completing the course! Thank you.

강사

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Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
Department of Statistical Science

듀크대학교 정보

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Statistics with R 전문 분야 정보

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 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.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

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