课程信息

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学生职业成果

25%

通过此课程获得实实在在的工作福利

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 1 门课程(共 3 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

初级

High school algebra

完成时间大约为20 小时

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语

您将学到的内容有

  • Properly identify various data types and understand the different uses for each

  • Create data visualizations and numerical summaries with Python

  • Communicate statistical ideas clearly and concisely to a broad audience

  • Identify appropriate analytic techniques for probability and non-probability samples

您将获得的技能

StatisticsData AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)

学生职业成果

25%

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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 1 门课程(共 3 门)

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初级

High school algebra

完成时间大约为20 小时

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语

提供方

密歇根大学 徽标

密歇根大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up94%(5,469 个评分)Info
1

1

完成时间为 5 小时

WEEK 1 - INTRODUCTION TO DATA

完成时间为 5 小时
11 个视频 (总计 114 分钟), 7 个阅读材料, 2 个测验
11 个视频
Understanding and Visualizing Data Guidelines3分钟
What is Statistics?9分钟
Interview: Perspectives on Statistics in Real Life28分钟
(Cool Stuff in) Data8分钟
Where Do Data Come From?12分钟
Variable Types5分钟
Study Design6分钟
Introduction to Jupyter Notebooks9分钟
Data Types in Python12分钟
Introduction to Libraries and Data Management13分钟
7 个阅读材料
Course Syllabus5分钟
Meet the Course Team!10分钟
About Our Datasets2分钟
Help Us Learn More About You!10分钟
Resource: This is Statistics10分钟
Let's Play with Data!10分钟
Data management and manipulation10分钟
2 个练习
Practice Quiz - Variable Types30分钟
Assessment: Different Data Types10分钟
2

2

完成时间为 5 小时

WEEK 2 - UNIVARIATE DATA

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 92 分钟), 2 个阅读材料, 3 个测验
8 个视频
Quantitative Data: Histograms12分钟
Quantitative Data: Numerical Summaries9分钟
Standard Score (Empirical Rule)7分钟
Quantitative Data: Boxplots6分钟
Demo: Interactive Histogram & Boxplot4分钟
Important Python Libraries21分钟
Tables, Histograms, Boxplots in Python25分钟
2 个阅读材料
What's Going on in This Graph?10分钟
Modern Infographics10分钟
3 个练习
Practice Quiz: Summarizing Graphs in Words15分钟
Assessment: Numerical Summaries10分钟
Python Assessment: Univariate Analysis10分钟
3

3

完成时间为 5 小时

WEEK 3 - MULTIVARIATE DATA

完成时间为 5 小时
7 个视频 (总计 56 分钟), 3 个阅读材料, 3 个测验
7 个视频
Looking at Associations with Multivariate Quantitative Data7分钟
Demo: Interactive Scatterplot2分钟
Introduction to Pizza Assignment2分钟
Multivariate Data Selection19分钟
Multivariate Distributions8分钟
Unit Testing5分钟
3 个阅读材料
Pitfall: Simpson's Paradox10分钟
Modern Ways to Visualize Data10分钟
Pizza Study Design Assignment Instructions10分钟
2 个练习
Practice Quiz: Multivariate Data10分钟
Python Assessment: Multivariate Analysis15分钟
4

4

完成时间为 6 小时

WEEK 4 - POPULATIONS AND SAMPLES

完成时间为 6 小时
15 个视频 (总计 223 分钟), 7 个阅读材料, 2 个测验
15 个视频
Probability Sampling: Part I10分钟
Probability Sampling: Part II15分钟
Non-Probability Sampling: Part I10分钟
Non-Probability Sampling: Part II9分钟
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part I15分钟
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part II7分钟
Demo: Interactive Sampling Distribution21分钟
Beyond Means: Sampling Distributions of Other Common Statistics10分钟
Making Population Inference Based on Only One Sample14分钟
Inference for Non-Probability Samples17分钟
Complex Samples23分钟
Sampling from a Biased Population15分钟
Randomness and Reproducibility14分钟
The Empirical Rule of Distribution18分钟
7 个阅读材料
Building on Visualization Concepts5分钟
Potential Pitfalls of Non-Probability Sampling: A Case Study10分钟
Resource: Seeing Theory10分钟
Article: Jerzy Neyman on Population Inference10分钟
Preventing Bad/Biased Samples10分钟
Optional: Deeper Dive Reference10分钟
Course Feedback10分钟
2 个练习
Assessment: Distinguishing Between Probability & Non-Probability Samples10分钟
Generating Random Data and Samples20分钟

关于 Statistics with Python 专项课程

This specialization is designed to teach learners beginning and intermediate concepts of statistical analysis using the Python programming language. Learners will learn where data come from, what types of data can be collected, study data design, data management, and how to effectively carry out data exploration and visualization. They will be able to utilize data for estimation and assessing theories, construct confidence intervals, interpret inferential results, and apply more advanced statistical modeling procedures. Finally, they will learn the importance of and be able to connect research questions to the statistical and data analysis methods taught to them....
Statistics with Python

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