이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

30%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

11%

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 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 11시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

StatisticsR ProgrammingRstudioExploratory Data Analysis

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(22,892개의 평가)Info
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1

완료하는 데 12분 필요

About Introduction to Probability and Data

완료하는 데 12분 필요
1개 동영상 (총 2분), 1 개의 읽기 자료
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
More about Introduction to Probability and Data10m
완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Data

완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 28분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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

완료하는 데 1시간 필요
2 개의 읽기 자료
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

2

완료하는 데 2시간 필요

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 46분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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

완료하는 데 1시간 필요
2 개의 읽기 자료
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

3

완료하는 데 2시간 필요

Introduction to Probability

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 82분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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

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

4

완료하는 데 2시간 필요

Probability Distributions

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 67분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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

검토

INTRODUCTION TO PROBABILITY AND DATA WITH R의 최상위 리뷰

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Statistics with R 특화 과정 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

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  • 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.

  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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