Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Data Analytics in the Public Sector with R

4.7
estrelas
10 classificações

Christopher Brooks +1 mais instrutores

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oferecido por

Programa de cursos integrados Data Analytics in the Public Sector with RUniversidade de Michigan

Informações sobre o curso

19.398 visualizações recentes

Gain a foundational understanding of key terms and concepts in public administration and public policy while learning foundational programming techniques using the R programming language. You will learn how to execute functions to load, select, filter, mutate, and summarize data frames using the tidyverse libraries with an emphasis on the dplyr package. By the end of the course, you will create custom functions and apply them to population data which is commonly found in public sector analytics.
Throughout the course, you will work with authentic public datasets, and all programming can be completed in RStudio on the Coursera platform without additional software.

This is the first of four courses within the Data Analytics in the Public Sector with R Specialization. The series is ideal for current or early career professionals working in the public sector looking to gain skills in analyzing public data effectively. It is also ideal for current data analytics professionals or students looking to enter the public sector.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 1 de 4 no

Programa de cursos integrados Data Analytics in the Public Sector with R

Nível intermediário

Aprox. 15 horas para completar

Inglês

Prazos flexíveis

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

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Programa de cursos integrados Data Analytics in the Public Sector with R

Nível intermediário

Aprox. 15 horas para completar

Inglês

Instrutores

Christopher Brooks

Assistant Professor

School of Information

775.561 aprendizes

14 Cursos

Paula Lantz

James B. Hudak Professor of Health Policy

Gerald R. Ford School of Public Policy

2.697 aprendizes

4 Cursos

oferecido por

Universidade de Michigan

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

3 horas para concluir

Week 1 | Introduction to Data Analytics in the Public Sector with R

3 horas para concluir

5 vídeos (Total 36 mín.), 6 leituras, 1 teste

5 videos

Welcome from the University of Michigan!5min

What is the Public Sector & What are Public Goods/Services?6min

Data Science and Data Analytics: An Introduction6min

What Does Public Administration & Public Policy Mean? 9min

Introduction to RStudio7min

6 leituras

Course Syllabus15min

Help Us Learn About You10min

Course Glossary of Terms5min

Meaning and Significance of Data Analytics for the Public Sector20min

7 Reasons for Policy Professionals to Get into R Programming20min

Week 1 Optional Readings & Resources7min

1 exercício prático

Week 1 Quiz: Introduction to Data Analytics in the Public Sector with R15min

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Week 2 | Core Functions of Public Administration and R Basics

3 horas para concluir

13 vídeos (Total 83 mín.), 3 leituras, 2 testes

13 videos

General Organization of Government Bureaucracies5min

Examples of Government Bureaucracies6min

Core Functions of Public Administration: Planning, Organizing, Staffing, & Directing6min

Core Functions of Public Administration: Coordinating, Reporting, & Budgeting5min

Applications of Data Analytics to Public Administration Functions10min

Getting Started with R: The Basics6min

Getting started with R: The Basics of Vectorized Language7min

Getting started with R: Attributes of Data8min

Exploring R Dataframes: Columns as Variables6min

Using Vectors to Select and Analyze Data6min

Exploring R Dataframes: Dealing with Missing Values Through Boolean Masking7min

Exploring R Dataframes: Creating Statistics from Cleaned Dataframe3min

One More Thing for This Week!3min

3 leituras

POSDCORB: Important 7 Steps, Functions, Strength, Criticism20min

RStudio Cheat Sheet15min

Week 2 Optional Readings & Resources7min

2 exercícios práticos

Getting Started With R: Practice & Knowledge Check20min

Week 2 Quiz: Getting Started With R30min

Semana

Semana 3

4 horas para concluir

Week 3 | Survey Data Analysis with the Tidyverse

4 horas para concluir

14 vídeos (Total 111 mín.), 2 leituras, 4 testes

14 videos

Survey Data Analytics: Importance, Types and Examples of Survey Data Analytics in the Public Sector8min

What Analysts Need to Know About Survey Designs & Types8min

What Analysts Need to Know About Survey Deployment4min

What Analysts Need to Know in Understanding Survey Data | Part 19min

What Analysts Need to Know in Understanding Survey Data | Part 21min

Example: Reading a Codebook13min

Example: Dashboards9min

Example of a Codebook: The Behavioral Risk Factor Surveillance System4min

Data Manipulation with dplyr: Tidyverse & Exploring the Data9min

Data Manipulation with dplyr: Pipe Operator & Adding Variables8min

Data Manipulation with dplyr: Formulas in R5min

Data Analysis: Grouping by Variable10min

Data Analysis: Grouping by Multiple Variables6min

One More Thing for This Week!8min

2 leituras

Required Resources Needed Ahead30min

Week 3 Optional Readings & Resources7min

4 exercícios práticos

Survey Data Analytics Knowledge Check10min

What Analysts Need to Know: Knowledge Check10min

Data Manipulation: Practice & Knowledge Check20min

Week 3 Quiz: Analysis Skills for Survey Data30min

Semana

Semana 4

2 horas para concluir

Week 4 | Population Data Analysis with Custom R functions

2 horas para concluir

7 vídeos (Total 61 mín.), 1 leitura, 4 testes

7 videos

Importance of Population Data Analytics & the Three Main Demographic Processes9min

Population Data Analytics: Key Population Data Sources3min

Population Data Analytics: The Answer to a Basic Population Question7min

Creating Custom Analytics10min

Applying Custom Analytics to Groups4min

Writing Functions10min

Alternative Analytics for TDR14min

1 leituras

Week 4 Optional Readings & Resources7min

4 exercícios práticos

Generating & Interpreting Population Data20min

Custom Analytics: Practice & Knowledge Check2min

RStudio Function for Data Analysis: Practice & Knowledge Check20min

Week 4 Quiz: Analysis Skills for Population Data30min

Avaliações

4.7

1 avaliações

5 stars
72,72%
4 stars
27,27%

Principais avaliações do FUNDAMENTALS OF DATA ANALYTICS IN THE PUBLIC SECTOR WITH R

por KL10 de jan de 2023

Instructors get 5 stars. Content gets 4.5. The 4 star rating due to some issues with the answer key/grading and some of the R assignments expected more knowledge than that presented.

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Sobre Programa de cursos integrados Data Analytics in the Public Sector with R

Every government entity collects and stores millions of data points to perform administrative and legislative duties, allocate resources, and make decisions. Professionals in the public sector need the necessary skills to accurately interpret and inform administrators and policymakers about the meaning behind these data.

This Specialization will equip you with fundamental technical skills using the R programming language to gather, manipulate, analyze, visualize, and interpret data to inform public policy and public administrative functions. Throughout four courses, you will gain new skills using the popular tidyverse packages, such as dplyr for data manipulation and ggplot for visualization. You will identify and address common political and ethical challenges in data analysis, and better understand public administration and public policy concepts using hands-on activities with real-world data sets. This course series is ideal for current or early-career professionals in the public sector looking to gain skills in analyzing public data effectively. There are no prerequisites, though programming experience, ideally with the R language, and basic applied statistics knowledge are recommended. The Google Data Analytics Professional Certificate offers such foundational skills. You will earn a dual badge when you complete the Google Career Certificate and this Specialization. All coursework is completed in RStudio in Coursera without the need to install additional software

Data Analytics in the Public Sector with R

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Conquistas e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá participar como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

Fundamentals of Data Analytics in the Public Sector with R

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