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数据收集课程

数据收集课程可以帮助您学习 Survey 设计、Sample 技术、数据清洗和统计分析。您可以掌握定性和定量研究方法、数据 Visualization 以及数据处理中的道德考量等方面的技能。许多课程都会介绍用于数据处理的 Excel、用于统计分析的 R 等工具,以及用于创建调查问卷的 Qualtrics 等软件,展示如何在实际研究环境中应用这些技能。


热门数据收集课程和认证


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    U

    University of Michigan

    调查数据收集与分析

    您将获得的技能: 创建调查, 数据伦理, 统计分析, 数据收集, 调查, 数据分析, 研究设计, STATA (软件), 数据清理, 数据质量, 面试技巧, 斯塔塔, R(软件), 定性研究, 样本量的确定, 数据整合, Data Validation, R 语言程序设计(中文版), 抽样(统计), 统计建模

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    1439 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Maryland, College Park

    数据收集和分析框架

    您将获得的技能: 数据收集, 数据分析, 调查, 研究设计, 统计方法, 数据质量, 大数据, 抽样(统计), Data Validation

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    773 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    数据收集:在线、电话和面对面

    您将获得的技能: 数据收集, 研究方法, 文本挖掘, 调查, 面试技巧, 数据质量, 定性研究, 抽样(统计), Data Validation, 非结构化数据

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    350 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    用 Python 收集和处理数据

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 网页抓取, 数据收集, 数据处理, 数据转换, 数据结构, 应用编程接口 (API), JSON, 还原式 API

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    4036 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Market Research Methods and Data Analysis Certificate

    您将获得的技能: Data Storytelling, Qualitative Research, Market Research, Quantitative Research, Data-Driven Decision-Making, Benchmarking, Data Presentation, Descriptive Statistics, Competitive Analysis, Analytical Skills, Research Design, Market Dynamics, Data Analysis, Data Visualization Software, Statistical Reporting, Statistics, Data Collection, Data Analysis Software, Microsoft Excel, R Programming

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    102 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    University of Colorado Boulder

    Data Wrangling with Python

    您将获得的技能: Matplotlib, Web Scraping, Pivot Tables And Charts, Pandas (Python Package), Data Integration, Statistical Visualization, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, Data Visualization, Data Transformation, Data Processing, Data Cleansing, Data Presentation, Plot (Graphics), Data Visualization Software, Statistical Analysis, Seaborn, NumPy, Python Programming

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Colorado Boulder

    Data Collection and Integration

    您将获得的技能: Web Scraping, Data Integration, Data Cleansing, Data Import/Export, Data Quality, Data Processing, Data Collection, Data Manipulation, SQL, Databases, Query Languages, Extensible Markup Language (XML), Pandas (Python Package), Application Programming Interface (API)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    14 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel

    您将获得的技能: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    4449 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    M

    Meta

    数据管理简介

    您将获得的技能: 机器学习, 数据架构, 数据收集, 信息隐私, 数据管理, Data Management, 数据分析, Data Governance, 数据驱动的决策制定, 数据可视化软件, 数据质量, 数据存储, 数据安全, 大数据

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    O

    O.P. Jindal Global University

    Introduction to Data Science (Public Policy)

    您将获得的技能: Web Scraping, Research Design, Data Ethics, Data Processing, Data Collection, Text Mining, Data Visualization Software, JSON, Application Programming Interface (API), Big Data, Data Analysis, Python Programming, Unstructured Data, Jupyter, Natural Language Processing, Data Structures

    攻读学位

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Q

    Queen Mary University of London

    研究方法

    您将获得的技能: 案例研究, 数据收集, 科学与研究, 研究设计, 研究方法, 研究, 概率与统计, 调查, 面试技巧, 定性研究, 样本量的确定, 市场调查, 焦点小组

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    632 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    S

    SkillUp

    数据隐私、安全、治理、风险和合规性

    您将获得的技能: 数据架构, 法律, 信息隐私, 合规管理, Encryption, Data Governance, 个人身份信息, 安全控制, 数据质量, 数据安全, 风险管理, 网络安全, 数据完整性, 事件响应, 威胁检测

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    35 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

与 data collection 相关的搜索

data collection and processing with python
data collection and root cause analysis
data collection: online, telephone and face-to-face
data collection and integration
survey data collection and analytics
framework for data collection and analysis
algorithms, data collection, and starting to code
teaching impacts of technology: data collection, use, and privacy
1234…751

总之,以下是 10 最受欢迎的 data collection 课程

  • 调查数据收集与分析: University of Michigan
  • 数据收集和分析框架: University of Maryland, College Park
  • 数据收集:在线、电话和面对面: University of Michigan
  • 用 Python 收集和处理数据: University of Michigan
  • Market Research Methods and Data Analysis Certificate: Coursera
  • Data Wrangling with Python: University of Colorado Boulder
  • Data Collection and Integration: University of Colorado Boulder
  • Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel: Coursera
  • 数据管理简介: Meta
  • Introduction to Data Science (Public Policy): O.P. Jindal Global University

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Data Collection 的常见问题

数据收集是在研究过程中收集观察或测量等信息的系统过程。 当您进行研究时,很可能是在寻找问题的答案。 在数据收集方面,深入挖掘表面现象会发现一个耐人寻味的故事。 收集有关研究内容的数据可以帮助您更深入地了解有助于回答问题的细节和信息。 虽然数据收集在与科学相关的应用中特别有用,但数据收集的妙处在于,您几乎可以用它来发现您所梦想的任何问题的答案。 ‎

数据对于帮助您(和其他人,甚至计算机)做出各种不同的决定非常重要。 它可以帮助科学家了解他们的研究是否有效,帮助营销人员向正确的人发送正确的信息。 它能让我们知道,我们尝试的新事物是否真的有效。 随着信息的数字化,这些信息变成了数据,我们可以通过各种方式利用这些数据来实现我们的目标。 但要做到这一点,我们首先需要收集数据。 如果没有数据收集来汇编这些信息,我们就无法真正有效地分析这些细节--如果遗漏了什么怎么办? 如果您想了解研究是如何进行的,决策是如何做出的,那么了解数据收集的作用就非常重要。 ‎

几乎所有涉及数据的职业都提供了收集这些数据的机会,即使主要重点并不只是收集数据。 许多不同的分析师职位都需要花大量时间收集数据,无论你是选择在市场营销、人力资源或商业等领域工作,还是特别想成为一名数据科学家--致力于汇编数据并将其转化为他人可用于决策的信息的人。 即使是精算师(通常在保险领域从事风险评估的专业人员)的工作,也能让你把大部分时间放在处理数据上。 但这些职业仅仅是开始,还有几十种职业会让你有机会收集数据,因此,即使这不是你工作的主要重点,也是一项重要的技能和概念。 ‎

如果您想提高自己的数据素养,参加我们的在线课程将为您提供一个值得一试的机会,让您在最方便的时候实现自己的目标。 在线课程为您提供了在家完成课业所需的时间和空间,同时还为您提供了获取由优秀讲师和其他领域专家制作的学习材料的机会。 通过了解研究、分析和收集技术的作用,你会喜欢学习数据收集和分析的基本框架。 随着学习的深入,您可能会选择学习更复杂的主题,如利用 Python 编程语言创建获取和分析数据的程序。 通过各种学习计划(从证书、专业到大学学位课程学分),您可以在不断提高技能的同时,将自己的数据分析成就正规化。 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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