Online cursus – Gecertificeerde professionele specialisatie in data: statistiek, wetenschap en gecertificeerde professionele training in AI aan de Universiteit van Michigan

Ontdek de wereld van data met vertrouwen. Verwerf essentiële vaardigheden op het gebied van data-analyse, wetenschappelijk redeneren en kunstmatige intelligentie om weloverwogen beslissingen te nemen.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

starten

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Kans en statistieken
  • Kunstmatige intelligentie
  • Datawetenschap
  • data-analyse
  • Datageletterdheid

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Data-analist
  • Business Intelligence Analist
  • Marktonderzoeksanalist
  • Statisticus
  • Datawetenschapper
  • Onderzoeker
  • Beleidsanalist
  • Operationeel analist
  • Kwaliteitsborging Analist
  • Communicatiespecialist

Stage – een driedelige cursusreeks

Gegevens begrijpen

Navigeren door statistieken, gegevens en kunstmatige intelligentie biedt u de kennis om vanuit een dieper perspectief met gegevens om te gaan en uw impact als besluitvormer te vergroten in een wereld waarin steeds meer gegevens worden ontnomen. Tijdens deze serie van drie cursussen ontwikkel je essentiële vaardigheden voor het lezen van gegevens om door bewijsmateriaal over gegevens, statistieken, wetenschap en kunstmatige intelligentie te navigeren – geen wiskunde of programmeren vereist.

Vaardigheden die je gaat verwerven
  • Leer statistieken uit krantenkoppen, advertenties en onderzoeken evalueren.
  • Verbeter uw kritische denkvaardigheden.
  • Begrijp hoe wetenschappelijk onderzoek verkeerd kan worden begrepen en geïnterpreteerd.
  • Kritisch kijken naar de huidige verhalen over data en kunstmatige intelligentie.

Aan het einde van de cursusreeks bent u in staat om vanuit een kritischer perspectief met gegevens om te gaan, gegevens en statistieken te integreren in artikelen, rapporten of verhalen, en uw standpunten actief te ondersteunen met hoogwaardige gegevens en informatie.

Tastbaar leerproject

Tijdens deze stage neem je deel aan praktijkgerichte projecten om je vaardigheden op het gebied van het lezen van gegevens toe te passen in praktijksituaties, zoals het evalueren van de geloofwaardigheid van claims met betrekking tot statistieken. De nadruk ligt op het toepassen van datalezingen op problemen uit het echte leven door middel van praktische projecten en case studies.

Details of the courses that make up the specialization

Hoe gegevens te beschrijven

Cursus 1

  • • 9 uur
Cursusdetails
wat ga je leren
  • Leer de basisprincipes van het interpreteren, verzamelen en samenvatten van gegevens
  • Leer de mogelijkheden en beperkingen van gegevens kennen en bespreek de criteria om te bepalen welke statistieken als betrouwbaar worden beschouwd
  • Leer de effectiviteit van datavisualisaties interpreteren en evalueren
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: waarschijnlijkheid en statistiek
  • Categorie: Datageletterdheid
  • Categorie: Data-analyse

Hoe wetenschap data omzet in kennis

Cursus 2

  • • 11 uur
Cursusdetails
wat ga je leren
  • Leer de principes en beperkingen van significantietesten binnen wetenschappelijk onderzoek, inclusief het formuleren van hypothesen en het interpreteren van p-waarden
  • Ontdek hoe wetenschappelijke experimenten worden voorgesteld, ontworpen, getest en gepubliceerd
  • Identificeer veelvoorkomende vooroordelen en fouten in wetenschappelijke onderzoeksrapporten en uitdagingen bij het effectief communiceren ervan naar het grote publiek
  • Beoordeel de betrouwbaarheid van onderzoeksclaims en onderken de rol van replicatie en generalisatie in de wetenschappelijke vooruitgang
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: waarschijnlijkheid en statistiek
  • Categorie: Data-analyse
  • Categorie: Datageletterdheid

Kunstmatige intelligentie ontcijferen: een diepe duik in modellen en voorspellingen

Cursus 3

  • • 10 uur
Cursusdetails
wat ga je leren
  • Leer de belangrijkste concepten en termen op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), waaronder machine learning, generatieve AI en deep learning
  • Leer de belangrijkste componenten van machine learning-systemen, inclusief data, modellen en evaluatietechnieken
  • Herken waarom BM-systemen kunnen falen en identificeer de soorten werk die nodig zijn om bruikbare technologie te creëren
  • veelvoorkomende valkuilen in gesprekken over BM identificeren en belangenconflicten herkennen bij het interpreteren van beweringen over BM-systemen
vaardigheden die je gaat verwerven
  • Categorie: kunstmatige intelligentie
  • Categorie: Data-analyse
  • Categorie: Datageletterdheid
  • Categorie: machinaal leren