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学生职业成果

29%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

30%

通过此课程获得实实在在的工作福利

10%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 5 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
完成时间大约为6 小时
英语(English)
字幕:英语(English), 日语

您将学到的内容有

  • 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

您将获得的技能

Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis

学生职业成果

29%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

30%

通过此课程获得实实在在的工作福利

10%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 5 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
完成时间大约为6 小时
英语(English)
字幕:英语(English), 日语

提供方

约翰霍普金斯大学 徽标

约翰霍普金斯大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up95%(6,535 个评分)Info
1

1

完成时间为 6 小时

Managing Data Analysis

完成时间为 6 小时
19 个视频 (总计 144 分钟), 17 个阅读材料, 7 个测验
19 个视频
Data Analysis Iteration8分钟
Stages of Data Analysis1分钟
Six Types of Questions6分钟
Characteristics of a Good Question6分钟
Exploratory Data Analysis Goals & Expectations11分钟
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 1)13分钟
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 2)5分钟
Exploratory Data Analysis: When to Stop6分钟
Making Inferences from Data: Introduction5分钟
Populations Come in Many Forms4分钟
Inference: What Can Go Wrong7分钟
General Framework8分钟
Associational Analyses10分钟
Prediction Analyses10分钟
Inference vs. Prediction12分钟
Interpreting Your Results10分钟
Routine Communication in Data Analysis6分钟
Making a Data Analysis Presentation5分钟
17 个阅读材料
Pre-Course Survey10分钟
Course Textbook: The Art of Data Science10分钟
Conversations on Data Science10分钟
Data Science as Art10分钟
Epicycles of Analysis10分钟
Six Types of Questions10分钟
Characteristics of a Good Question10分钟
EDA Check List10分钟
Assessing a Distribution10分钟
Assessing Linear Relationships10分钟
Exploratory Data Analysis: When Do We Stop?10分钟
Factors Affecting the Quality of Inference10分钟
A Note on Populations10分钟
Inference vs. Prediction10分钟
Interpreting Your Results10分钟
Routine Communication10分钟
Post-Course Survey10分钟
7 个练习
Data Analysis Iteration10分钟
Stating and Refining the Question16分钟
Exploratory Data Analysis10分钟
Inference10分钟
Formal Modeling, Inference vs. Prediction10分钟
Interpretation10分钟
Communication10分钟

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关于 数据科学管理 专项课程

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....
数据科学管理

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