Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

25%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
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.
Nível iniciante

High school algebra

Aprox. 20 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

O que você vai aprender

  • 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

Habilidades que você terá

StatisticsData AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)

Resultados de carreira do aprendiz

25%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
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.
Nível iniciante

High school algebra

Aprox. 20 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

oferecido por

Logotipo de Universidade de Michigan

Universidade de Michigan

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up95%(6,951 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

WEEK 1 - INTRODUCTION TO DATA

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 114 mín.), 7 leituras, 2 testes
11 videos
Understanding and Visualizing Data Guidelines3min
What is Statistics?9min
Interview: Perspectives on Statistics in Real Life28min
(Cool Stuff in) Data8min
Where Do Data Come From?12min
Variable Types5min
Study Design6min
Introduction to Jupyter Notebooks9min
Data Types in Python12min
Introduction to Libraries and Data Management13min
7 leituras
Course Syllabus5min
Meet the Course Team!10min
About Our Datasets2min
Help Us Learn More About You!10min
Resource: This is Statistics10min
Let's Play with Data!10min
Data management and manipulation10min
2 exercícios práticos
Practice Quiz - Variable Types30min
Assessment: Different Data Types10min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

WEEK 2 - UNIVARIATE DATA

5 horas para concluir
8 vídeos (Total 92 mín.), 2 leituras, 3 testes
8 videos
Quantitative Data: Histograms12min
Quantitative Data: Numerical Summaries9min
Standard Score (Empirical Rule)7min
Quantitative Data: Boxplots6min
Demo: Interactive Histogram & Boxplot4min
Important Python Libraries21min
Tables, Histograms, Boxplots in Python25min
2 leituras
What's Going on in This Graph?10min
Modern Infographics10min
3 exercícios práticos
Practice Quiz: Summarizing Graphs in Words15min
Assessment: Numerical Summaries10min
Python Assessment: Univariate Analysis10min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

WEEK 3 - MULTIVARIATE DATA

5 horas para concluir
7 vídeos (Total 56 mín.), 3 leituras, 3 testes
7 videos
Looking at Associations with Multivariate Quantitative Data7min
Demo: Interactive Scatterplot2min
Introduction to Pizza Assignment2min
Multivariate Data Selection19min
Multivariate Distributions8min
Unit Testing5min
3 leituras
Pitfall: Simpson's Paradox10min
Modern Ways to Visualize Data10min
Pizza Study Design Assignment Instructions10min
2 exercícios práticos
Practice Quiz: Multivariate Data10min
Python Assessment: Multivariate Analysis15min
Semana
4

Semana 4

6 horas para concluir

WEEK 4 - POPULATIONS AND SAMPLES

6 horas para concluir
15 vídeos (Total 223 mín.), 7 leituras, 2 testes
15 videos
Probability Sampling: Part I10min
Probability Sampling: Part II15min
Non-Probability Sampling: Part I10min
Non-Probability Sampling: Part II9min
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part I15min
Sampling Variance & Sampling Distributions: Part II7min
Demo: Interactive Sampling Distribution21min
Beyond Means: Sampling Distributions of Other Common Statistics10min
Making Population Inference Based on Only One Sample14min
Inference for Non-Probability Samples17min
Complex Samples23min
Sampling from a Biased Population15min
Randomness and Reproducibility14min
The Empirical Rule of Distribution18min
7 leituras
Building on Visualization Concepts5min
Potential Pitfalls of Non-Probability Sampling: A Case Study10min
Resource: Seeing Theory10min
Article: Jerzy Neyman on Population Inference10min
Preventing Bad/Biased Samples10min
Optional: Deeper Dive Reference10min
Course Feedback10min
2 exercícios práticos
Assessment: Distinguishing Between Probability & Non-Probability Samples10min
Generating Random Data and Samples20min

Avaliações

Principais avaliações do UNDERSTANDING AND VISUALIZING DATA WITH PYTHON

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Sobre Programa de cursos integrados Statistics with Python

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.