Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

33%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

30%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

11%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Anfänger“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

StatisticsR ProgrammingRstudioExploratory Data Analysis

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von

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Duke University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up94%(23,468 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

12 Minuten zum Abschließen

About Introduction to Probability and Data

12 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min), 1 Lektüre
1 Lektüre
More about Introduction to Probability and Data10m
1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Data

1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 28 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Data Basics5m
Observational Studies & Experiments4m
Sampling and sources of bias8m
Experimental Design2m
(Spotlight) Random Sample Assignment3m
2 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz10m
Week 1 Quiz14m
1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Data Project

1 Stunde zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
About Lab Choices (Read Before Selection)10m
Week 1 Lab Instructions (RStudio)10m
1 praktische Übung
Week 1 Lab: Introduction to R and RStudio16m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 46 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Measures of Center4m
Measures of Spread6m
Robust Statistics1m
Transforming Data3m
Exploring Categorical Variables8m
Introduction to Inference12m
3 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2 praktische Übungen
Week 2 Practice Quiz10m
Week 2 Quiz12m
1 Stunde zum Abschließen

Exploratory Data Analysis and Introduction to Inference Project

1 Stunde zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
Week 2 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
1 praktische Übung
Week 2 Lab: Introduction to Data20m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Introduction to Probability

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 82 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
9 Videos
Disjoint Events + General Addition Rule9m
Independence9m
Probability Examples9m
(Spotlight) Disjoint vs. Independent2m
Conditional Probability12m
Probability Trees10m
Bayesian Inference14m
Examples of Bayesian Inference7m
3 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
2 praktische Übungen
Week 3 Practice Quiz6m
Week 3 Quiz10m
1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Probability Project

1 Stunde zum Abschließen
2 Lektüren
2 Lektüren
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
1 praktische Übung
Week 3 Lab: Probability10m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Probability Distributions

2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 67 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Evaluating the Normal Distribution2m
Working with the Normal Distribution5m
Binomial Distribution17m
Normal Approximation to Binomial14m
Working with the Binomial Distribution9m
4 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Suggested Readings and Practice10m
Data Analysis Project Example10m
2 praktische Übungen
Week 4 Practice Quiz14m
Week 4 Quiz14m

Bewertungen

Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO PROBABILITY AND DATA WITH R

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Über den Spezialisierung Statistics with R

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Häufig gestellte Fragen

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