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學生職業成果

33%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

14%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 4 門課程(共 5 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
完成時間大約為7 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Identify strengths and weaknesses in experimental designs

  • Learn novel solutions for managing data pulls

  • Describe common pitfalls in communicating data analyses

  • Understand a typical day in the life of a data analysis manager

您將獲得的技能

StatisticsData ScienceData AnalysisData Management

學生職業成果

33%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

14%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 4 門課程(共 5 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
完成時間大約為7 小時
英語(English)

提供方

Placeholder

约翰霍普金斯大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up92%(3,678 個評分)Info
1

1

完成時間為 7 小時

Introduction, the perfect data science experience

完成時間為 7 小時
22 個視頻 (總計 159 分鐘), 10 個閱讀材料, 6 個測驗
22 個視頻
Data science in the ideal versus real life Part 14分鐘
Data science in the ideal versus real life Part 23分鐘
Examples7分鐘
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 114分鐘
Machine Learning vs. Traditional Statistics Part 23分鐘
Managing the Data Pull11分鐘
Experimental design and observational analysis10分鐘
Causality part 18分鐘
Causality Part 29分鐘
What Can Go Wrong?: Confounding5分鐘
A/B Testing9分鐘
Sampling bias and random sampling5分鐘
Blocking and adjustment11分鐘
Multiplicity6分鐘
Effect size, significance, & modeling7分鐘
Comparison with benchmark effects4分鐘
Negative controls5分鐘
Non-significance5分鐘
Estimation Target is Relevant10分鐘
Report writing8分鐘
Version control4分鐘
10 個閱讀材料
Pre-Course Survey10分鐘
Course structure10分鐘
Grading10分鐘
The data pull is clean10分鐘
The experiment is carefully designed10分鐘
The experiment is carefully designed, things to do10分鐘
Results of analyses are clear10分鐘
The decision is obvious10分鐘
The analysis product is awesome10分鐘
Post-Course Survey10分鐘
6 個練習
The Data Pull is Clean30分鐘
The experiment is carefully designed principles30分鐘
The experiment is carefully designed, things to do30分鐘
Results of analyses are clear30分鐘
The Decision is Obvious30分鐘
The analysis product is awesome30分鐘

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