Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

SAS LanguageData AnalysisPython ProgrammingData Management
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Data Analysts
  • Business Analysts
  • Data Scientists
  • Economists
  • Machine Learning Engineers

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Empfohlen: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Stunden zum Abschließen

Selecting a research question

5 Videos (Gesamt 31 min), 6 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Video Lesson - Steps in data analysis7m
Video Lesson - What do we mean by data?4m
Video Lesson - Datasets and codebooks7m
Video Lesson - Developing a research question5m
6 Lektüren
A few quick questions to get started10m
Course codebooks10m
Course Data Sets10m
Getting Set Up for the Assignments10m
Tumblr Instructions10m
Troubleshooting Your Tumblr Assignment Blog Link10m
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Writing your first program - SAS or Python

8 Videos (Gesamt 59 min), 7 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
SAS Lesson 2 - SAS coding conventions8m
SAS Lesson 3 - Running your program and examining frequency distribution9m
SAS Lesson 4 - Refining your research question by selecting rows5m
Python Lesson 1 - Defining Exploratory Data Analysis3m
Python Lesson 2 - Python Coding Conventions8m
Python Lesson 3 - Running your program and examining frequency distributions12m
Python Lesson 4 - Refining your research question by selecting rows7m
7 Lektüren
Choosing SAS or Python10m
Getting Started with SAS10m
Getting Started with Python10m
Codebook for Video Examples10m
Program for Video Examples10m
Uploading Your Own Data to SAS10m
Assignment Sample10m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Managing Data

8 Videos (Gesamt 45 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
SAS Lesson 2 - Coding in valid data and recoding values2m
SAS Lesson 3 - Creating secondary variables7m
SAS Lesson 4 - Grouping variables within individual variables2m
Python Lesson 1 - Setting aside missing data7m
Python Lesson 2 - Coding valid data and recoding values6m
Python Lesson 3 - Creating secondary variables8m
Python Lesson 4 - Grouping values within individual variables3m
3 Lektüren
Program for Video Examples10m
Codebook for Video Examples10m
Assignment Sample10m
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Visualizing Data

12 Videos (Gesamt 107 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
12 Videos
SAS Lesson 2 - Describing distributions visually7m
SAS Lesson 3 - Measures of center and spread11m
SAS Lesson 4 - Designing the role each of your variables will play5m
SAS Lesson 5 - Graphing decisions: categorical response variables13m
SAS Lesson 6 - Graphing decisions: quantitative response variable9m
Python Lesson 1 - Graphing individual variables6m
Python Lesson 2 - Describing distributions visually7m
Python Lesson 3 - Measures of Center and Spread11m
Python Lesson 4 - Designing the role each of your variables will play5m
Python Lesson 5 - Graphing Decisions: Categorical response variables14m
Python Lesson 6 - Graphing decisions: quantitative response variable9m
4 Lektüren
Graphing Decisions Flowchart10m
Programs for Video Examples10m
Codebooks for Video Examples10m
Assignment Sample10m
1 Stunde zum Abschließen

Supplemental Materials (All Weeks)

3 Lektüren
3 Lektüren
How to Write a Literature Review10m
Translation Code10m
Acknowledgments10m
4.4
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Top-Bewertungen von Data Management and Visualization

von YWJun 11th 2017

This course covers the basic data management and visualization using SAS and Python. I like the simplicity and straightforwardness of the contents. Will continue to explore this specialization.

von SPJun 26th 2018

This is a great course for beginners. The course instructors have arranged the course at a very comfortable pace and this is a great beginning point for anyone who wants to learn SAS or Python.

Dozent

Avatar

Lisa Dierker

Professor
Psychology

Über Wesleyan University

At Wesleyan, distinguished scholar-teachers work closely with students, taking advantage of fluidity among disciplines to explore the world with a variety of tools. The university seeks to build a diverse, energetic community of students, faculty, and staff who think critically and creatively and who value independence of mind and generosity of spirit. ...

Über den Spezialisierung Data Analysis and Interpretation

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....
Data Analysis and Interpretation

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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