Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Analytics in the Public Sector with R

Christopher Brooks +1 weiterer Dozent

von

Spezialisierung Data Analytics in the Public Sector with RUniversity of Michigan

Über diesen Kurs

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Develop data analysis skills that support public sector decision-makers by performing policy analysis through all phases of the policymaking process. You will learn how to apply data analysis techniques to the core public sector principles of efficiency, effectiveness, and equity. Through authentic case studies and data sets, you will develop analytical skills commonly used to analyze and assess policies and programs, including policy options analysis, microsimulation modeling, and research designs for program and policy evaluation. You will also learn intermediate technical skills, such as Chi-squared tests and contingency tables, comparing samples through t-tests and ANOVA, applying Tukey's honest significant difference to correct for multiple tests, understanding p-values, and visualizing simulations of statistical functions to help answer questions policymakers ask such as “What should we do?” and “Did it work?” In addition, you will practice statistical testing and create ggplot visuals for two real-world datasets using the R programming language.
All coursework is completed in RStudio in Coursera without the need to install additional software.

This is the third of four courses within the Data Analytics in the Public Sector with R Specialization. The series is ideal for current or early career professionals working in the public sector looking to gain skills in analyzing public data effectively. It is also ideal for current data analytics professionals or students looking to enter the public sector.

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Kurs 3 von 4 in

Spezialisierung Data Analytics in the Public Sector with R

Stufe „Mittel“

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Spezialisierung Data Analytics in the Public Sector with R

Stufe „Mittel“

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Dozenten

Christopher Brooks

Assistant Professor

School of Information

774.759 Lernende

14 Kurse

Paula Lantz

James B. Hudak Professor of Health Policy

Gerald R. Ford School of Public Policy

2.631 Lernende

4 Kurse

von

University of Michigan

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Week 1 | Policy Frameworks & Types of Policy Analysis

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 50 min), 4 Lektüren, 2 Quiz

8 Videos

Introduction to Course 3: Assisting Public Sector Decision Makers with Data and Policy Analysis1m

What is Policy and Why it Matters7m

Policy Typology10m

Facts About Public Policy2m

Policy Typology—Examples9m

The Policy Making Process5m

Policy Analysis: Definitions & Examples6m

Policy Analysis: Role of Data Analytics in the Policy Analysis7m

4 Lektüren

Course Syllabus15m

Course Glossary of Terms10m

Help Us Learn About You10m

Week 1 Optional Readings & Resources10m

2 praktische Übungen

Policy Typology Knowledge Check20m

Week 1 Quiz: Policy Frameworks & Types of Policy Analysis30m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2 | Prospective Policy Analysis: What Should We Do?—Part 1

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 70 min)

7 Videos

Framework for Policy Options Analysis—Part 13m

Framework for Policy Options Analysis—Part 27m

Introduction to Inferential Statistical Analysis in R2m

Chi-squared Tests of Association13m

t-Tests of Difference in Means12m

ANOVA Models12m

p-Values & Simulation17m

3 praktische Übungen

Knowledge Check: Policy Options Analysis20m

t-Tests of Difference in Means: Practice & Knowledge Check20m

Week 2 Quiz: EDA & Inferential Statistical Analysis in R2h

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Week 3 | Prospective Policy Analysis: What Should We Do?—Part 2

3 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 60 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

9 Videos

Introduction to Policy Simulation Modeling5m

Examples of Policy Simulation Models4m

Economic Analysis in Simulation Modeling: Cost-Benefit Analysis5m

Economic Analysis in Simulation Modeling: Cost-Effectiveness Analysis6m

Dealing with Uncertainty: Sensitivity Analysis6m

Example of Sensitivity Analysis to Deal with Uncertainty5m

Policy Microsimulation: What is a Compartmental Model?7m

A Basic Tobacco Control Compartment Model8m

Tobacco Control Compartmental Model: Menthol Cigarette Example10m

1 Lektüre

Week 3 Optional Readings & Resources30m

2 praktische Übungen

Policy Microsimulation Modeling Knowledge Check20m

Week 3 Quiz: Policy Microsimulation Modeling 30m

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Week 4 | Program/Policy Evaluation: Did it Work?—Part 1

4 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 127 min), 2 Lektüren, 4 Quiz

15 Videos

What is Program Evaluation and Why it matters?9m

Types of Program Evaluation7m

Program Evaluation Framework9m

Focusing the Design and Gathering Credible Evidence12m

Example of a Research Design7m

Internal and External Validity: the Basics8m

Internal and External Validity: Examples8m

Common Research Designs for Evaluation In Public Sector12m

Experimental Designs11m

Examples of Randomized-Controlled Trials (RCTs) of Public Programs11m

Coming Up Next: The DC Garbage Can Case Study4m

The DC Garbage Can Intervention: Data Analysis7m

The DC Garbage Can Intervention: Joining Data5m

The DC Garbage Can Intervention: Wrap-Up8m

One More Thing For This Week: Random Assignment vs Random Selection2m

2 Lektüren

Raise Taxes on Tobacco10m

Week 4 Optional Readings & Resources30m

4 praktische Übungen

Program Evaluation Knowledge Check20m

Research Design Knowledge Check20m

The DC Garbage Can Intervention: Practice & Knowledge Check20m

Week 4 Quiz: Program/Policy Evaluation30m

Über den Spezialisierung Data Analytics in the Public Sector with R

Every government entity collects and stores millions of data points to perform administrative and legislative duties, allocate resources, and make decisions. Professionals in the public sector need the necessary skills to accurately interpret and inform administrators and policymakers about the meaning behind these data.

This Specialization will equip you with fundamental technical skills using the R programming language to gather, manipulate, analyze, visualize, and interpret data to inform public policy and public administrative functions. Throughout four courses, you will gain new skills using the popular tidyverse packages, such as dplyr for data manipulation and ggplot for visualization. You will identify and address common political and ethical challenges in data analysis, and better understand public administration and public policy concepts using hands-on activities with real-world data sets. This course series is ideal for current or early-career professionals in the public sector looking to gain skills in analyzing public data effectively. There are no prerequisites, though programming experience, ideally with the R language, and basic applied statistics knowledge are recommended. The Google Data Analytics Professional Certificate offers such foundational skills. You will earn a dual badge when you complete the Google Career Certificate and this Specialization. All coursework is completed in RStudio in Coursera without the need to install additional software

Data Analytics in the Public Sector with R

Häufig gestellte Fragen

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