Informações sobre o curso

81,462 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

29%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

30%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

10%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 6 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Japonês

O que você vai aprender

  • 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

Habilidades que você terá

Data AnalysisCommunicationInterpretationExploratory Data Analysis

Resultados de carreira do aprendiz

29%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

30%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

10%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 6 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Japonês

oferecido por

Logotipo de Universidade Johns Hopkins

Universidade Johns Hopkins

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up95%(6,610 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

6 horas para concluir

Managing Data Analysis

6 horas para concluir
19 vídeos (Total 144 mín.), 17 leituras, 7 testes
19 videos
Data Analysis Iteration8min
Stages of Data Analysis1min
Six Types of Questions6min
Characteristics of a Good Question6min
Exploratory Data Analysis Goals & Expectations11min
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 1)13min
Using Statistical Models to Explore Your Data (Part 2)5min
Exploratory Data Analysis: When to Stop6min
Making Inferences from Data: Introduction5min
Populations Come in Many Forms4min
Inference: What Can Go Wrong7min
General Framework8min
Associational Analyses10min
Prediction Analyses10min
Inference vs. Prediction12min
Interpreting Your Results10min
Routine Communication in Data Analysis6min
Making a Data Analysis Presentation5min
17 leituras
Pre-Course Survey10min
Course Textbook: The Art of Data Science10min
Conversations on Data Science10min
Data Science as Art10min
Epicycles of Analysis10min
Six Types of Questions10min
Characteristics of a Good Question10min
EDA Check List10min
Assessing a Distribution10min
Assessing Linear Relationships10min
Exploratory Data Analysis: When Do We Stop?10min
Factors Affecting the Quality of Inference10min
A Note on Populations10min
Inference vs. Prediction10min
Interpreting Your Results10min
Routine Communication10min
Post-Course Survey10min
7 exercícios práticos
Data Analysis Iteration10min
Stating and Refining the Question16min
Exploratory Data Analysis10min
Inference10min
Formal Modeling, Inference vs. Prediction10min
Interpretation10min
Communication10min

Avaliações

Principais avaliações do ADMINISTRAÇÃO DE ANÁLISE DE DADOS

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados Executivo em ciência de dadosExecutivo em Ciência Dados

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....
Executivo em ciência de dadosExecutivo em Ciência Dados

Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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.
  • 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 Participações 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 frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.