Über diesen Kurs
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Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks, 4 - 5 hours per week...

Englisch

Untertitel: Englisch
User
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Business Analysts
  • Researchers
  • Accountants

Kompetenzen, die Sie erwerben

Logistic RegressionData AnalysisPython ProgrammingRegression Analysis
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Regression

4 Videos (Gesamt 25 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Lesson 2: Experimental Data6m
Lesson 3: Confounding Variables8m
Lesson 4: Introduction to Multivariate Methods6m
5 Lektüren
Some Guidance for Learners New to the Specialization10m
Getting Set up for Assignments10m
Tumblr Instructions10m
How to Write About Data10m
Writing About Your Data: Example Assignment10m
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Basics of Linear Regression

8 Videos (Gesamt 53 min), 9 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
SAS Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Mode6m
SAS Lesson 3: Categorical Explanatory Variables5m
Python Lesson 1: More on Confounding Variables6m
Python Lesson 2: Testing a Basic Linear Regression Model8m
Python Lesson 3: Categorical Explanatory Variables4m
Lesson 4: Linear Regression Assumptions12m
Lesson 5: Centering Explanatory Variables3m
9 Lektüren
SAS or Python - Which to Choose?10m
Getting Started with SAS10m
Getting Started with Python10m
Course Codebooks10m
Course Data Sets10m
Uploading Your Own Data to SAS10m
SAS Program Code for Video Examples10m
Python Program Code for Video Examples10m
Outlier Decision Tree10m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Multiple Regression

10 Videos (Gesamt 68 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
10 Videos
SAS Lesson 2: Confidence Intervals3m
SAS Lesson 3: Polynomial Regression8m
SAS Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15m
SAS Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 29m
Python Lesson 1: Multiple Regression6m
Python Lesson 2: Confidence Intervals3m
Python Lesson 3: Polynomial Regression9m
Python Lesson 4: Evaluating Model Fit, pt. 15m
Python Lesson 5: Evaluating Model Fit, pt. 210m
2 Lektüren
SAS Program Code for Video Examples10m
Python Program Code for Video Examples10m
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Logistic Regression

7 Videos (Gesamt 38 min), 6 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Python Lesson 1: Categorical Explanatory Variables with More Than Two Categories6m
Lesson 2: A Few Things to Keep in Mind2m
SAS Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt 17m
SAS Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 24m
Python Lesson 3: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 17m
Python Lesson 4: Logistic Regression for a Binary Response Variable, pt. 23m
6 Lektüren
SAS Program Code for Video Examples10m
Python Program Code for Video Examples10m
Week 1 Video Credits10m
Week 2 Video Credits10m
Week 3 Video Credits10m
Week 4 Video Credits10m
4.4
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Top-Bewertungen von Regression Modeling in Practice

von VMMar 7th 2017

Awesome course. More than regression generation, they have explained in details about how to interpret regression coefficients and results and how to make conclusions. 5 Stars

von PCNov 28th 2016

This was a great course. I've done a few in the area of stats, regression and machine learning now and the Wesleyan ones are the most well-rounded of all of them

Dozenten

Avatar

Jen Rose

Research Professor
Psychology
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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