Defining, Describing, and Visualizing Data

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Defining, Describing, and Visualizing Data

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „The Data Driven Manager“

Dozent: Wendy Martin

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Bei enthalten

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

15 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

9 Stunden zu vervollständigen

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Classify types of data with scales of measurement
Calculate descriptive statistics and create graphical representations using R software
Solve problems and make decisions using probability distributions

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Taxonomy
Kategorie: Probability
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Histogram
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Data-Driven Decision-Making

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: R Programming
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Statistical Software

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „The Data Driven Manager“

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

As leaders in your chosen field, you need to not only know how to ask the right questions but also answer them using data-based methods. Through this class, you will be able to get to the bottom of what you really want to know, describe the associated data related to that question, and visualize the information from that data to understand and explain the results.

This course can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Engineering in Engineering Management (ME-EM) degree offered on the Coursera platform. The ME-EM is designed to help engineers, scientists, and technical professionals move into leadership and management roles in the engineering and technical sectors. With performance-based admissions and no application process, the ME-EM is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience. Learn more about the ME-EM program at https://hua.dididi.sbs/degrees/me-engineering-management-boulder.

Upon completion of this module, students will be able to classify types of data using measurement scales.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen

8 Videos Insgesamt 36 Minuten

Welcome to Defining, Describing and Visualizing Data 3 Minuten
Introduction to Data and Measurement 1 Minute
Metrics, Data and Statistics 7 Minuten
The Difference Between Data and Measurement 6 Minuten
Measurement Scales: Nominal and Ordinal 6 Minuten
Measurement Scales: Interval, Ratio and Absolute 5 Minuten
The Big 5 Aspects of Data 4 Minuten
Sampling Concepts 3 Minuten

3 Lektüren Insgesamt 21 Minuten

Course Updates and Accessibility Support 1 Minute
Non-Credit Students: Welcome and Where to Find Help 10 Minuten
Course Materials Location 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 60 Minuten

Measurement Scales Practice Assessment 30 Minuten
Assessment: Data and Measurement 30 Minuten

2 Diskussionsthemen Insgesamt 20 Minuten

Introduce Yourself! 10 Minuten
Data and Measurement 10 Minuten

Upon completion of this module, students will be able to work with datasets in RStudio and ROIStat.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema

8 Videos Insgesamt 33 Minuten

Introduction to Working with Data in RStudio and ROIStat 1 Minute
Installing R and RStudio 3 Minuten
Installing Packages 3 Minuten
Customizing RStudio 4 Minuten
Importing Data 4 Minuten
Data Types and Structures, Useful Functions 5 Minuten
More Useful Functions, Labels, Missing Values 7 Minuten
Installing and Using ROIStat 6 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Working with Data in RStudio and ROIStat 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Working with RStudio and ROIStat 10 Minuten

Upon completion of this module, students will be able to use RStudio and ROIStat to calculate descriptive statistics to describe location, spread, and shape of data and create visual representations of data.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Aufgabe2 Diskussionsthemen

12 Videos Insgesamt 61 Minuten

Introduction to Describing Data 1 Minute
Create a Run Chart 5 Minuten
Create an Ungrouped Histogram 5 Minuten
Create a Grouped Histogram 5 Minuten
Interpret Histograms and Create Density Plots 7 Minuten
Box and Whisker Plots 5 Minuten
Scatterplots 4 Minuten
Measures of Central Tendency: The Mean 4 Minuten
Measures of Central Tendency: The Median and Mode 6 Minuten
The Range, Standard Deviation, and Variance 6 Minuten
Skewness and Kurtosis 6 Minuten
Correlation and Association 5 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Describing Data Graphically and Numerically 30 Minuten

2 Diskussionsthemen Insgesamt 20 Minuten

Describing Data Graphically 10 Minuten
Describing Data Numerically 10 Minuten

Upon completion of this module, students will be able to apply the rules and conditions of probability to make decisions and solve problems.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema

8 Videos Insgesamt 34 Minuten

Introduction to Determining Probabilities 1 Minute
Basic Probability 3 Minuten
Mutually vs Non-Mutually Exclusive Events 5 Minuten
Independent vs Dependent Events 4 Minuten
Conditional Probability 4 Minuten
Probability Practice Problem 6 Minuten
Probability Distributions Part 1 6 Minuten
Probability Distributions Part 2 5 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Determining Probabilities 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Determining Probabilities 10 Minuten

Upon completion of this module, students will be able to apply both discrete and continuous probability distributions to make decisions and solve problems using RStudio and ROIStat.

Das ist alles enthalten

15 Videos2 Aufgaben1 Diskussionsthema

15 Videos Insgesamt 67 Minuten

Introduction to Making Decisions with Probability Distributions 1 Minute
The Binomial Distribution 7 Minuten
The Poisson Distribution 8 Minuten
Poisson Distribution Test 5 Minuten
Poisson Distribution Considerations 3 Minuten
Discrete Probability Practice Problems 6 Minuten
The Normal Distribution Part 1 6 Minuten
The Normal Distribution Part 2 4 Minuten
Testing for Normality 4 Minuten
Actual vs Predicted 6 Minuten
The Exponential Distribution Part 1 4 Minuten
The Exponential Distribution Part 2 2 Minuten
Testing for Exponentiality 3 Minuten
Normal Distribution Practice Problems 4 Minuten
Exponential Distribution Practice Problems 3 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 90 Minuten

Making Decisions with Discrete Probability Distributions 60 Minuten
Making Decisions with Continuous Probability Distributions 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Making Decisions with Discrete and Continuous Probability Distributions 10 Minuten

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozent

Wendy Martin

University of Colorado Boulder

6 Kurse 11.981 Lernende

von

University of Colorado Boulder

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

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

Jennifer J.

Lernender seit 2020

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

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

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