了解数据科学的基础知识。通过四门数据科学入门课程实现实际影响。
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
学习 SAS 或 Python 编程，扩展您的分析方法和应用知识，并开展原创研究以帮助您做出复杂的决策。
在最终项目中，您将使用真实数据来处理公司中的重要问题，并在高质量的专业报告中展示您的发现。
实习对象为：
不需要任何经验。最后，掌握统计方法以进行原创研究并协助做出复杂的决策。
课程 1
12 小时
4.4 （934 评价）
在本课程中，您将了解什么是数据，并思考您可以从数据中获得的问题。您将学习开发研究问题，描述变量及其之间的关系，计算基本统计数据，并清楚地呈现结果。在课程结束时，您将能够使用高级数据分析工具 – SAS 或 Python。
课程 2
10 小时
4.5 （414 评价）
开发和测试有关数据的假设。您将学习各种统计检验，并探索方差分析、活平方检验和 Pearson 相关分析。本课程将指导您了解基本的统计原理。
课程 3
10 小时
4.4 （273 评价）
本课程侧重于回归分析。您将学习如何在两个变量未显示明确的线性关系时进行调整，并且您将能够识别令人困惑的变量。您将学习回归分析的基础假设以及如何解释回归系数。
课程 4
10 小时
4.2 （322 评价）
本课程可帮助您使用数据预测未来结果。您将学习监督式机器学习概念、技术和其他机器学习技术和算法。
课程 5
8 小时
4.7 （47 评价）
Capstone 项目将允许您应用和改进在之前课程中学到的数据分析技术。使用真实数据与行业和学术界合作伙伴一起完成项目。
