- Statistical Thinking
- Survival Analysis
- Logistic Regression
- Data analysis with R
- Linear Regression
- Run basic analyses in R
- R Programming
- Understand common data distributions and types of variables
- Formulate a scientific hypothesis
- Correlation And Dependence
- Understand common ways to choose what predictors go into a regression model
- Run and interpret Kaplan-Meier curves in R
공중 보건학을 위한 R을 통한 통계 분석 특화 과정
Master Statistics for Public Health and Learn R. Develop your statistical thinking skills and learn key data analysis methods through R
제공자:
배울 내용
Recognise the key components of statistical thinking in order to defend the critical role of statistics in modern public health research and practice
Describe a given data set from scratch using descriptive statistics and graphical methods as a first step for more advanced analysis using R software
Apply appropriate methods in order to formulate and examine statistical associations between variables within a data set in R
Interpret the output from your analysis and appraise the role of chance and bias as explanations for your results
귀하가 습득할 기술
이 전문 분야 정보
응용 학습 프로젝트
In each course, you'll be introduced to key concepts and a data set to be used as a worked example throughout that course. Public health data are messy, with missing values and weird distributions all too common. The data you'll use are either real or simulated from real patient-level data sets (all anonymised and with usage permissions in place).
The emphasis will be on “learning through doing” and “learning through discovery” as you encounter typical data and analysis problems for you to solve and discuss among your fellow learners. You'll get the chance to work things out for yourself and with your peers before accessing the answers and explanation provided by the instructors.
Familiarity with seeing graphs and tables. Basic numeracy (so NOT calculus, trigonometry etc). No medical, statistical or R knowledge is assumed.
Familiarity with seeing graphs and tables. Basic numeracy (so NOT calculus, trigonometry etc). No medical, statistical or R knowledge is assumed.
특화 과정 이용 방법
강좌 수강
Coursera 특화 과정은 한 가지 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 특화 과정에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 특화 과정에 속하는 강좌에 등록하면 해당 특화 과정 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료할 수도 있으며, 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.
실습 프로젝트
모든 특화 과정에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 특화 과정을 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 특화 과정에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우, 다른 모든 강좌를 완료해야 프로젝트 강좌를 시작할 수 있습니다.
수료증 취득
모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.
Introduction to Statistics & Data Analysis in Public Health
Welcome to Introduction to Statistics & Data Analysis in Public Health!
Linear Regression in R for Public Health
Welcome to Linear Regression in R for Public Health!
Logistic Regression in R for Public Health
Welcome to Logistic Regression in R for Public Health!
Survival Analysis in R for Public Health
Welcome to Survival Analysis in R for Public Health!
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임페리얼 칼리지 런던
Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges.
석사 학위 취득 시작
자주 묻는 질문
환불 규정은 어떻게 되나요?
하나의 강좌에만 등록할 수 있나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
해당 강좌를 무료로 수강할 수 있나요?
이 강좌는 100% 온라인으로 진행되나요? 직접 참석해야 하는 수업이 있나요?
전문 분야를 완료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
전문 분야를 완료하는 데 얼마나 걸리나요?
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