Word een datagedreven manager. Beheers de basisprincipes van gegevensinterpretatie.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Deze specialisatie is bedoeld voor professionals die vaardigheden willen ontwikkelen in het interpreteren van statistische resultaten. Via vier cursussen + een afstudeerproject behandel je theoretische statistiek, datavisualisatie, metingen, regressiemodellen, waarschijnlijkheid en onzekerheid, en bereid je je voor op het interpreteren en kritisch evalueren van kwantitatieve analyses.
De leerlingen zullen expertise ontwikkelen in de berekening en interpretatie van statistische grootheden, zoals causale effecten en maatstaven van onzekerheid. De leerlingen zullen hun kennis toepassen om kwantitatieve resultaten te evalueren en statistische problemen op te lossen. Voor het eindproject zullen de leerlingen een gepubliceerd kwantitatief onderzoekspaper selecteren en kritisch evalueren.
Deze cursus laat studenten kennismaken met de concepten data en statistiek. Aan het einde van de cursus moeten studenten theoretische statistieken, causale analyses en visualisaties kunnen interpreteren om betekenisvolle inzichten te formuleren.
Deze cursus biedt een raamwerk voor hoe analisten kwantitatieve statistieken kunnen creëren en evalueren. De cursus begint met een overzicht van de verschillende meetniveaus en manieren om variabelen om te zetten.
In deze cursus maak je kennis met het lineaire regressiemodel, een krachtig hulpmiddel voor het meten van de relatie tussen verschillende variabelen. We zullen bespreken hoe een multivariaat model kan worden gemaakt en geïnterpreteerd.
Deze cursus richt zich op hoe analisten het vertrouwen in hun bevindingen kunnen meten en beschrijven. We zullen bespreken hoe hypothesetests kunnen worden uitgevoerd met behulp van teststatistieken en betrouwbaarheidsniveaus.
Dit is de laatste cursus in de specialisatie Data Skills. In deze cursus pas je de vaardigheden en kennis toe die je hebt opgedaan om de originele kwantitatieve analyse kritisch te evalueren.
