이 전문 분야 정보

최근 조회 47,230
학습자 경력 결과
50%
급여 인상 또는 승진하기

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

High school-level algebra

완료하는 데 약 2개월 필요

매주 7시간 권장

영어

자막: 영어, 한국어

배울 내용

  • Create and interpret data visualizations using the Python programming language and associated packages & libraries

  • Apply and interpret inferential procedures when analyzing real data

  • Apply statistical modeling techniques to data (ie. linear and logistic regression, linear models, multilevel models, Bayesian inference techniques)

  • Understand importance of connecting research questions to data analysis methods.

귀하가 습득할 기술

Python ProgrammingData Visualization (DataViz)Statistical ModelStatistical inference methods
학습자 경력 결과
50%
급여 인상 또는 승진하기

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

High school-level algebra

완료하는 데 약 2개월 필요

매주 7시간 권장

영어

자막: 영어, 한국어

전문분야 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.

how it works

이 전문 분야에는 3개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Understanding and Visualizing Data with Python

4.7
706개의 평가
121개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Inferential Statistical Analysis with Python

4.5
311개의 평가
51개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Fitting Statistical Models to Data with Python

4.5
204개의 평가
31개의 리뷰

제공자:

미시건 대학교 로고

미시건 대학교

검토

STATISTICS WITH PYTHON의 최상위 리뷰

자주 묻는 질문

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • This specialization is made up of three courses, each with four weeks/modules. Each week in a course requires a commitment of roughly 3-6 hours, which will vary by learner.

  • High school-level algebra is the only background knowledge mandatory for the first course in the series. A basic Python and/or coding background is recommended.

  • It is definitely recommended to take this specialization in order.

  • You will not earn University credit for completing this specialization.

  • Upon completion of all courses in this specialization, you will have a solid grasp of statistical analysis and will be able to conduct analyses using the Python programming language. You'll be able to create data visualizations in Python, as well as interpret and explain them. You will be able to utilize data for estimation and assessing theories, interpretation of inferential results, and you will be able to apply more advanced statistical modeling procedures.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.