이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

25%

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 3개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계

High school algebra

완료하는 데 약 20시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

배울 내용

  • Properly identify various data types and understand the different uses for each

  • Create data visualizations and numerical summaries with Python

  • Communicate statistical ideas clearly and concisely to a broad audience

  • Identify appropriate analytic techniques for probability and non-probability samples

귀하가 습득할 기술

StatisticsData AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)

학습자 경력 결과

25%

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.
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유동적 마감일
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초급 단계

High school algebra

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영어
자막: 영어, 한국어

제공자:

미시건 대학교 로고

미시건 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up95%(8,231개의 평가)Info
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완료하는 데 5시간 필요

WEEK 1 - INTRODUCTION TO DATA

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 114분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
11개의 동영상
Understanding and Visualizing Data Guidelines3m
What is Statistics?9m
Interview: Perspectives on Statistics in Real Life28m
(Cool Stuff in) Data8m
Where Do Data Come From?12m
Variable Types5m
Study Design6m
Introduction to Jupyter Notebooks9m
Data Types in Python12m
Introduction to Libraries and Data Management13m
7개의 읽기 자료
Course Syllabus5m
Meet the Course Team!10m
About Our Datasets2m
Help Us Learn More About You!10m
Resource: This is Statistics10m
Let's Play with Data!10m
Data management and manipulation10m
2개 연습문제
Practice Quiz - Variable Types30m
Assessment: Different Data Types10m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

WEEK 2 - UNIVARIATE DATA

완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 92분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
8개의 동영상
Quantitative Data: Histograms12m
Quantitative Data: Numerical Summaries9m
Standard Score (Empirical Rule)7m
Quantitative Data: Boxplots6m
Demo: Interactive Histogram & Boxplot4m
Important Python Libraries21m
Tables, Histograms, Boxplots in Python25m
2개의 읽기 자료
What's Going on in This Graph?10m
Modern Infographics10m
3개 연습문제
Practice Quiz: Summarizing Graphs in Words15m
Assessment: Numerical Summaries10m
Python Assessment: Univariate Analysis10m
3

3

완료하는 데 5시간 필요

WEEK 3 - MULTIVARIATE DATA

완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 56분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
Looking at Associations with Multivariate Quantitative Data7m
Demo: Interactive Scatterplot2m
Introduction to Pizza Assignment2m
Multivariate Data Selection19m
Multivariate Distributions8m
Unit Testing5m
3개의 읽기 자료
Pitfall: Simpson's Paradox10m
Modern Ways to Visualize Data10m
Pizza Study Design Assignment Instructions10m
2개 연습문제
Practice Quiz: Multivariate Data10m
Python Assessment: Multivariate Analysis15m
4

4

완료하는 데 6시간 필요

WEEK 4 - POPULATIONS AND SAMPLES

완료하는 데 6시간 필요
15개 동영상 (총 223분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
15개의 동영상
Probability Sampling: Part I10m
Probability Sampling: Part II15m
Non-Probability Sampling: Part I10m
Non-Probability Sampling: Part II9m
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part I15m
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part II7m
Demo: Interactive Sampling Distribution21m
Beyond Means: Sampling Distributions of Other Common Statistics10m
Making Population Inference Based on Only One Sample14m
Inference for Non-Probability Samples17m
Complex Samples23m
Sampling from a Biased Population15m
Randomness and Reproducibility14m
The Empirical Rule of Distribution18m
7개의 읽기 자료
Building on Visualization Concepts5m
Potential Pitfalls of Non-Probability Sampling: A Case Study10m
Resource: Seeing Theory10m
Article: Jerzy Neyman on Population Inference10m
Preventing Bad/Biased Samples10m
Optional: Deeper Dive Reference10m
Course Feedback10m
2개 연습문제
Assessment: Distinguishing Between Probability & Non-Probability Samples10m
Generating Random Data and Samples20m

검토

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Statistics with Python 특화 과정 정보

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....
Statistics with Python

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