Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Executive Data Science

4.6
Sterne
3,280 Bewertungen

95 %

Jeff Leek, PhD +2 weitere Dozenten

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Spezialisierung Executive Data ScienceJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

15.242 kürzliche Aufrufe

This one-week course describes the process of analyzing data and how to manage that process. We describe the iterative nature of data analysis and the role of stating a sharp question, exploratory data analysis, inference, formal statistical modeling, interpretation, and communication. In addition, we will describe how to direct analytic activities within a team and to drive the data analysis process towards coherent and useful results. 
This is a focused course designed to rapidly get you up to speed on the process of data analysis and how it can be managed. Our goal was to make this as convenient as possible for you without sacrificing any essential content. We've left the technical information aside so that you can focus on managing your team and moving it forward.

After completing this course you will know how to….

1. Describe the basic data analysis iteration
2. Identify different types of questions and translate them to specific datasets
3. Describe different types of data pulls
4. Explore datasets to determine if data are appropriate for a given question
5. Direct model building efforts in common data analyses
6. Interpret the results from common data analyses
7. Integrate statistical findings to form coherent data analysis presentations

Commitment: 1 week of study, 4-6 hours

Course cover image by fdecomite. Creative Commons BY https://flic.kr/p/4HjmvD

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Spezialisierung Executive Data Science

Ca. 9 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Differentiate between various types of data pulls
Describe the basic data analysis iteration
Explore datasets to determine if data is appropriate for a project
Use statistical findings to create convincing data analysis presentations

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Analysis
Communication
Interpretation
Exploratory Data Analysis

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,62/5 (270 Bewertungen)

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Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung95%(7,868 Bewertungen)

Woche

Woche 1

9 Stunden zum Abschließen

Managing Data Analysis

Welcome to Managing Data Analysis! This course is one module, intended to be taken in one week. The course works best if you follow along with the material in the order it is presented. Each lecture consists of videos and reading materials that expand on the lecture. I'm excited to have you in the class and look forward to your contributions to the learning community. If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center. Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course!

9 Stunden zum Abschließen

19 Videos (Gesamt 144 min), 17 Lektüren, 7 Quiz

19 Videos

What this Course is About2m

Data Analysis Iteration8m

Stages of Data Analysis1m

Six Types of Questions6m

Characteristics of a Good Question6m

Exploratory Data Analysis Goals & Expectations11m

Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 1)13m

Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 2)5m

Exploratory Data Analysis: When to Stop6m

Making Inferences from Data: Introduction5m

Populations Come in Many Forms4m

Inference: What Can Go Wrong7m

General Framework8m

Associational Analyses10m

Prediction Analyses10m

Inference vs. Prediction12m

Interpreting Your Results10m

Routine Communication in Data Analysis6m

Making a Data Analysis Presentation5m

17 Lektüren

Pre-Course Survey10m

Course Textbook: The Art of Data Science10m

Conversations on Data Science10m

Data Science as Art10m

Epicycles of Analysis10m

Six Types of Questions10m

Characteristics of a Good Question10m

EDA Check List10m

Assessing a Distribution10m

Assessing Linear Relationships10m

Exploratory Data Analysis: When Do We Stop?10m

Factors Affecting the Quality of Inference10m

A Note on Populations10m

Inference vs. Prediction10m

Interpreting Your Results10m

Routine Communication10m

Post-Course Survey10m

7 praktische Übungen

Data Analysis Iteration30m

Stating and Refining the Question30m

Exploratory Data Analysis30m

Inference30m

Formal Modeling, Inference vs. Prediction30m

Interpretation30m

Communication30m

Bewertungen

4.6

464 Bewertungen

5 stars
67,48 %
4 stars
24,89 %
3 stars
5,66 %
2 stars
1,06 %
1 star
0,88 %

Highlights

"Helpful quizzes" in 3 Bewertungen

"Well-organized content" in 24 Bewertungen

Top-Bewertungen von MANAGING DATA ANALYSIS

von RD6. Apr. 2019

This course is not for a person without any idea of Data analysis or Statistics. This course isn't for beginners. The content could have been presented even better with lucid examples.

von LJ19. Feb. 2021

Great choice of relevant topics taught in a logical way so that an executive level leader has a better understanding of how data analysis is done and how to use it.

von EL28. Feb. 2017

A long course compared to others in the specialization, but a lot of great material. Very well presented, the instructors know how to present this material and make it easy to grasp and understand.

von GK15. Sep. 2017

sometime it was not easy to understand the lecturer. also, it would be good to try some things out versus reading the expamples. other than that - a great course!

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Über den Spezialisierung Executive Data Science

Assemble the right team, ask the right questions, and avoid the mistakes that derail data science projects.

In four intensive courses, you will learn what you need to know to begin assembling and leading a data science enterprise, even if you have never worked in data science before. You’ll get a crash course in data science so that you’ll be conversant in the field and understand your role as a leader. You’ll also learn how to recruit, assemble, evaluate, and develop a team with complementary skill sets and roles. You’ll learn the structure of the data science pipeline, the goals of each stage, and how to keep your team on target throughout. Finally, you’ll learn some down-to-earth practical skills that will help you overcome the common challenges that frequently derail data science projects.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Brian Caffo, PhD

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