이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

14%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 7시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

StatisticsData ScienceData AnalysisData Management

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존스홉킨스대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up92%(3,620개의 평가)Info
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완료하는 데 7시간 필요

Introduction, the perfect data science experience

완료하는 데 7시간 필요
22개 동영상 (총 159분), 10 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
22개의 동영상
Data science in the ideal versus real life Part 14m
Data science in the ideal versus real life Part 23m
Examples7m
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 114m
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 23m
Managing the Data Pull11m
Experimental design and observational analysis10m
Causality part 18m
Causality Part 29m
What Can Go Wrong?: Confounding5m
A/B Testing9m
Sampling bias and random sampling5m
Blocking and adjustment11m
Multiplicity6m
Effect size, significance, & modeling7m
Comparison with benchmark effects4m
Negative controls5m
Non-significance5m
Estimation Target is Relevant10m
Report writing8m
Version control4m
10개의 읽기 자료
Pre-Course Survey10m
Course structure10m
Grading10m
The data pull is clean10m
The experiment is carefully designed10m
The experiment is carefully designed, things to do10m
Results of analyses are clear10m
The decision is obvious10m
The analysis product is awesome10m
Post-Course Survey10m
6개 연습문제
The Data Pull is Clean30m
The experiment is carefully designed principles30m
The experiment is carefully designed, things to do30m
Results of analyses are clear30m
The Decision is Obvious30m
The analysis product is awesome30m

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