Wesleyan University

Spezialisierung „Datenanalyse und Interpretation“

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Wesleyan University

Spezialisierung „Datenanalyse und Interpretation“

Lernen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft.

Erzielen Sie mit einer Einführung in die Datenwissenschaft in vier Kursen eine echte Wirkung in der Welt.

Lisa Dierker
Jen Rose

Dozenten: Lisa Dierker

36.692 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,381 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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aus 1,381 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Korrelationsanalyse
  • Kategorie: Logistische Regression
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
  • Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Plot (Grafiken)
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Daten-Storytelling
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Präsentation der Daten
  • Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
  • Kategorie: Deskriptive Statistik
  • Kategorie: Regressionsanalyse

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Statistische Software

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Wesleyan University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Datenverwaltung und Visualisierung

Datenverwaltung und Visualisierung

KURS 1, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Peer Review
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Deskriptive Analytik
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: SAS (Software)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Grafische Darstellung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Python-Programmierung
Tools zur Datenanalyse

Tools zur Datenanalyse

KURS 2, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: SAS (Software)
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Statistische Software
Kategorie: Quantitative Forschung
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Software zur Datenanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Korrelationsanalyse
Regressionsmodellierung in der Praxis

Regressionsmodellierung in der Praxis

KURS 3, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Logistische Regression
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: SAS (Software)
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Korrelationsanalyse
Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

KURS 4, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Datenanalyse und Interpretation Capstone

Datenanalyse und Interpretation Capstone

KURS 5, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Forschungsmethodologien
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Bericht schreiben
Kategorie: Forschung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Forschungsberichte
Kategorie: Daten-Synthese
Kategorie: Deskriptive Analytik
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverwaltung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Forschungsdesign
Kategorie: Analytische Fähigkeiten

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozenten

Lisa Dierker
Wesleyan University
5 Kurse153.433 Lernende
Jen Rose
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4 Kurse95.764 Lernende

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen