University of Michigan
Spezialisierung für Data Science for Health Research

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University of Michigan

Spezialisierung für Data Science for Health Research

Wrangle, Visualize and Analyze Health Data. Import, process data and fit basic statistical models to analyze health outcome data, all in the R statistical environment

Bhramar Mukherjee
Philip S. Boonstra

Dozenten: Bhramar Mukherjee

1.998 bereits angemeldet

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5.0

(11 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • learn to organize and visualize health data using statistical analysis in programs like R

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Histogram
  • Kategorie: Scripting
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Package and Software Management
  • Kategorie: Biostatistics
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Data Analysis

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Michigan.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Become knowledgeable about and conversant in the R environment

  • Format and manipulate data within R into suitable formats

  • Develop an intuition for doing exploratory data analysis

  • Develop a workflow in R

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Histogram
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Scripting
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Visualization Software

Was Sie lernen werden

  • Become knowledgeable about the concept of statistical modeling and the basics of statistical inference

  • Recognize, fit, and interpret a simple linear regression model

  • Develop intuition to fit and interpret a multiple regression model

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Methods

Was Sie lernen werden

  • Understand how binary outcomes arise and know the difference between prevalence, risk ratios, and odds ratios

  • Use logistic regression to estimate and interpret the association between one or more predictors and a binary outcome

  • Understand the principles for using logistic regression to make predictions and assessing the quality of those predictions

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Biostatistics
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Statistics
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Analysis

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Dozenten

Bhramar Mukherjee
University of Michigan
2 Kurse1.389 Lernende

von

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.“

Häufig gestellte Fragen