학생용

이 전문 분야 정보

최근 조회 12,853
Learn SAS or Python programming, expand your knowledge of analytical methods and applications, and conduct original research to inform complex decisions. The Data Analysis and Interpretation Specialization takes you from data novice to data expert in just four project-based courses. You will apply basic data science tools, including data management and visualization, modeling, and machine learning using your choice of either SAS or Python, including pandas and Scikit-learn. Throughout the Specialization, you will analyze a research question of your choice and summarize your insights. In the Capstone Project, you will use real data to address an important issue in society, and report your findings in a professional-quality report. You will have the opportunity to work with our industry partners, DRIVENDATA and The Connection. Help DRIVENDATA solve some of the world's biggest social challenges by joining one of their competitions, or help The Connection better understand recidivism risk for people on parole in substance use treatment. Regular feedback from peers will provide you a chance to reshape your question. This Specialization is designed to help you whether you are considering a career in data, work in a context where supervisors are looking to you for data insights, or you just have some burning questions you want to explore. No prior experience is required. By the end you will have mastered statistical methods to conduct original research to inform complex decisions.
학습자 경력 결과
50%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
17%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 5개월 필요
매주 2시간 권장
영어
학습자 경력 결과
50%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
17%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 5개월 필요
매주 2시간 권장
영어

이 전문 분야에는 5개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Data Management and Visualization

4.4
별점
830개의 평가
234개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Data Analysis Tools

4.5
별점
383개의 평가
83개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Regression Modeling in Practice

4.4
별점
264개의 평가
49개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Machine Learning for Data Analysis

4.3
별점
296개의 평가
63개의 리뷰

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